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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08372v2
• Date: Tue, 23 May 2023 07:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 02:01:47.581335
• Title: Automatic Stack Velocity Picking Using an Unsupervised Ensemble Learning Method
• Title（参考訳）: 教師なしアンサンブル学習法を用いたスタック速度自動選択
• Authors: H.T. Wang, J.S. Zhang, C.X. Zhang, Z.X. Zhao, W.F. Geng
• Abstract要約: ラベル付きデータへの依存と選択精度のバランスをとるために,Unsupervised Ensemble Learning (UEL) アプローチを提案する。 UELは、近くの速度スペクトルやその他の既知の情報源からのデータを利用して、効率的で合理的な速度ポイントを選定する。 UELは従来のクラスタリングベースの手法や広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)手法よりも信頼性が高く正確である。
• 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: Seismic velocity picking algorithms that are both accurate and efficient can greatly speed up seismic data processing, with the primary approach being the use of velocity spectra. Despite the development of some supervised deep learning-based approaches to automatically pick the velocity, they often come with costly manual labeling expenses or lack interpretability. In comparison, using physical knowledge to drive unsupervised learning techniques has the potential to solve this problem in an efficient manner. We suggest an Unsupervised Ensemble Learning (UEL) approach to achieving a balance between reliance on labeled data and picking accuracy, with the aim of determining the stack velocity. UEL makes use of the data from nearby velocity spectra and other known sources to help pick efficient and reasonable velocity points, which are acquired through a clustering technique. Testing on both the synthetic and field data sets shows that UEL is more reliable and precise in auto-picking than traditional clustering-based techniques and the widely used Convolutional Neural Network (CNN) method.
• Abstract（参考訳）: 精度と効率の両立した地震速度選択アルゴリズムは地震データ処理を大幅に高速化することができ、主なアプローチは速度スペクトルの利用である。 ベロシティを自動選択するための教師付きディープラーニングベースのアプローチが開発されているにもかかわらず、しばしば手作業によるラベル付けの費用がかかる。 対照的に、物理知識を用いて教師なし学習手法を駆動することは、この問題を効率的に解決する可能性がある。 スタック速度を決定するために,ラベル付きデータへの依存と精度の選択のバランスをとるために,教師なしアンサンブル学習(UEL)アプローチを提案する。 UELは、近くの速度スペクトルやその他の既知の情報源からのデータを利用して、クラスタリング技術によって取得される効率的で合理的な速度ポイントを選定する。 合成データとフィールドデータの両方をテストすると、uelは従来のクラスタリングベースの技術や広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(cnn)よりも信頼性が高く、精度が高いことが分かる。

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