論文の概要: Generating unrepresented proportions of geological facies using Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09639v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 22:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 15:00:48.559969
• Title: Generating unrepresented proportions of geological facies using Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークを用いた地質相の非表現率の生成
• Authors: Alhasan Abdellatif, Ahmed H. Elsheikh, Gavin Graham, Daniel Busby, Philippe Berthet
• Abstract要約: 地質データセットにおける相の補間・補間におけるGAN(Generative Adversarial Networks)の能力について検討した。 具体的には、トレーニングセットに存在しない新しい比率に向けて、生成されたファシズムを駆動できる条件付きGANモデルを設計する。 両相・多重相の画像に対する数値実験は, 良好な地質学的整合性を示し, 対象条件と強い相関を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we investigate the capacity of Generative Adversarial Networks (GANs) in interpolating and extrapolating facies proportions in a geological dataset. The new generated realizations with unrepresented (aka. missing) proportions are assumed to belong to the same original data distribution. Specifically, we design a conditional GANs model that can drive the generated facies toward new proportions not found in the training set. The presented study includes an investigation of various training settings and model architectures. In addition, we devised new conditioning routines for an improved generation of the missing samples. The presented numerical experiments on images of binary and multiple facies showed good geological consistency as well as strong correlation with the target conditions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,地質データセットにおける相の補間と外挿におけるGAN(Generative Adversarial Networks)の能力について検討する。 未表現(つまり欠落)の比率を持つ新しい生成された実現は、同じ元のデータ分布に属すると仮定される。 具体的には,条件付きgansモデルの設計を行い,学習セットにない新しい比率に向けて生成したfaciesを誘導する。 本研究は,様々なトレーニング設定とモデルアーキテクチャに関する調査を含む。 また,欠落サンプルの生成を改善するための新しい条件付けルーチンを考案した。 両相・多重相の画像に対する数値実験は, 良好な地質学的整合性を示し, 対象条件と強い相関を示した。

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