論文の概要: MDA GAN: Adversarial-Learning-based 3-D Seismic Data Interpolation and
Reconstruction for Complex Missing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03197v1
- Date: Thu, 7 Apr 2022 04:01:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-08 16:08:03.362988
- Title: MDA GAN: Adversarial-Learning-based 3-D Seismic Data Interpolation and
Reconstruction for Complex Missing
- Title（参考訳）: MDA GAN: 逆学習に基づく3次元地震データ補間と複雑な欠損の復元
- Authors: Yimin Dou, Kewen Li, Jianbing Zhu, Timing Li, Shaoquan Tan, Zongchao
Huang
- Abstract要約: MDA GAN(Multi-dimensional Adrial GAN)は、新しい3D GANフレームワークである。
MDA GANは、再構成されたデータの各次元における元のデータ分布との整合性を確保するために、3つの識別器を使用する。
この手法は、最大95%のランダムな離散欠失、100の連続欠失、さらに複雑なハイブリッド欠失に対する合理的な再構成を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.834372116658832
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The interpolation and reconstruction of missing traces is a crucial step in
seismic data processing, moreover it is also a highly ill-posed problem,
especially for complex cases such as high-ratio random discrete missing,
continuous missing and missing in rich fault or salt body surveys. These
complex cases are rarely mentioned in current sparse or low-rank priorbased and
deep learning-based approaches. To cope with complex missing cases, we propose
Multi-Dimensional Adversarial GAN (MDA GAN), a novel 3-D GAN framework. It
employs three discriminators to ensure the consistency of the reconstructed
data with the original data distribution in each dimension. The feature
splicing module (FSM) is designed and embedded into the generator of this
framework, which automatically splices the features of the unmissing part with
those of the reconstructed part (missing part), thus fully preserving the
information of the unmissing part. To prevent pixel distortion in the seismic
data caused by the adversarial learning process, we propose a new
reconstruction loss Tanh Cross Entropy (TCE) loss to provide smoother
gradients. We experimentally verified the effectiveness of the individual
components of the study and then tested the method on multiple publicly
available data. The method achieves reasonable reconstructions for up to 95% of
random discrete missing, 100 traces of continuous missing and more complex
hybrid missing. In surveys of fault-rich and salt bodies, the method can
achieve promising reconstructions with up to 75% missing in each of the three
directions (98.2% in total).
- Abstract（参考訳）: 失われた痕跡の補間と復元は、地震データ処理における重要なステップであり、特に高率のランダムな離散的欠落や、豊富な断層や塩体調査における欠落などの複雑なケースでは、非常に不適切な問題である。
これらの複雑なケースは、現在のスパースや低ランクの事前ベース、ディープラーニングベースのアプローチではほとんど言及されない。
複雑なケースに対処するために,新しい3次元GANフレームワークであるMDA GAN(MDA GAN)を提案する。
各次元における元のデータ分布と再構成されたデータの一貫性を確保するために、3つの識別器を用いる。
特徴スプライシングモジュール(FSM)は、このフレームワークのジェネレータに設計され、組み込まれ、非許容部の機能を再構成部(欠部)のものと自動的にスプライシングし、非許容部の情報を完全保存する。
対向学習による地震データにおける画素歪みを防止するため, よりスムーズな勾配を与えるため, 新たな再構成損失Tanh Cross Entropy(TCE)損失を提案する。
本研究の個々の構成要素の有効性を実験的に検証し,複数の公開データ上で検証した。
この手法は、最大95%のランダムな離散欠失、100の連続欠失、さらに複雑なハイブリッド欠失に対する合理的な再構成を実現する。
断層に富んだ岩体や塩分を含む調査では、各3方向(合計98.2%)に75%の欠落がある有望な復元が可能となる。
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