論文の概要: Automatic Velocity Picking Using Unsupervised Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08372v1
• Date: Sat, 7 May 2022 12:58:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 11:39:24.167813
• Title: Automatic Velocity Picking Using Unsupervised Ensemble Learning
• Title（参考訳）: 教師なしアンサンブル学習による自動速度選択
• Authors: H.T. Wang, J.S. Zhang, C.X. Zhang, Z.X. Zhao, C.L. Tan, Z.Y. Yang, W.F. Geng
• Abstract要約: 地震データ処理では,高精度かつ効率的な自動速度抽出アルゴリズムが処理を著しく高速化することができる。 本稿では,スペクトル上でのルート平均二乗(RMS)速度を選択するために,教師なしアンサンブル学習(UEL)手法を提案する。 UELは、近くの速度スペクトルと最も近いシード速度曲線の情報を用いて、有効かつ合理的な速度点の選択を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In seismic data processing, accurate and efficient automatic velocity picking algorithms can significantly accelerate the processing, and the main branch is to use velocity spectra for velocity pickup. Recently, machine learning algorithms have been widely used in automatic spectrum picking. Even though deep learning methods can address the problem well in supervised cases, they are often accompanied by expensive computational costs and low interpretability. On the contrast, unsupervised learning methods based on the physical knowledge have great potential to efficiently resolve the task. In this paper, we propose an unsupervised ensemble learning (UEL) method to pick the root mean square (RMS) velocities on the spectrum. In particular, UEL utilizes the information of nearby velocity spectra and the nearest seed velocity curve to assist the selection of effective and reasonable velocity points. To increase the coherence of energy peaks, an information gain method is developed by local normalization. In addition, we designed the attention scale-space filter (ASSF) clustering method to incorporate the coherence information into the picking process. Experiments on three datasets demonstrate that compared to traditional clustering methods, UEL can recognize energy clusters better, especially with smaller blobs. Moreover, the injection of nearby spectra and interval velocity constraint in UEL significantly improves the robustness and accuracy of picking results.
• Abstract（参考訳）: 地震データ処理では, 高精度かつ効率的な自動速度抽出アルゴリズムが処理を著しく高速化し, メインブランチは速度分析に速度スペクトルを用いる。 近年,自動スペクトル抽出に機械学習アルゴリズムが広く用いられている。 深層学習手法は教師付きケースでは問題にうまく対処できるが、高価な計算コストと低い解釈可能性を伴うことが多い。 対照的に、物理知識に基づく教師なし学習手法は、タスクを効率的に解決する大きな可能性を秘めている。 本稿では,スペクトル上でのルート平均二乗(RMS)速度を選択するために,教師なしアンサンブル学習(UEL)手法を提案する。 特に、UELは近くの速度スペクトルと最も近いシード速度曲線の情報を利用して、有効かつ合理的な速度点の選択を支援する。 エネルギーピークのコヒーレンスを高めるため,局所正規化により情報ゲイン法を開発した。 さらに,コヒーレンス情報をピッキングプロセスに組み込むために,注意スケール空間フィルタ(ASSF)クラスタリング法を設計した。 3つのデータセットの実験では、従来のクラスタリング法と比較して、UELは特に小さなブロブで、エネルギークラスタをよりよく認識することができる。 また, 近傍スペクトルの注入とuelの間隔速度制約により, ピッキング結果のロバスト性, 精度が著しく向上した。

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