論文の概要: Posterior sampling with CNN-based, Plug-and-Play regularization with
applications to Post-Stack Seismic Inversion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14595v1
- Date: Fri, 30 Dec 2022 08:20:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 16:03:17.098882
- Title: Posterior sampling with CNN-based, Plug-and-Play regularization with
applications to Post-Stack Seismic Inversion
- Title（参考訳）: CNNに基づくプラグ・アンド・プレイ正規化による後方サンプリングとポストスタック地震インバージョンへの応用
- Authors: Muhammad Izzatullah, Tariq Alkhalifah, Juan Romero, Miguel Corrales,
Nick Luiken, Matteo Ravasi
- Abstract要約: 不確かさの定量化は、反転結果に関する貴重な情報を提供することができるため、逆問題に不可欠である。
本稿では,CNNに基づくデノイザを用いて,Kulback-Leibler分散損失を暗黙的に正規化することにより,後部推論を行うフレームワークを提案する。
我々はこのアルゴリズムをPlug-and-Play Stein Vari-SVGDと呼び、高解像度で信頼性の高いサンプルを作成する能力を示す。
- 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: Uncertainty quantification is crucial to inverse problems, as it could
provide decision-makers with valuable information about the inversion results.
For example, seismic inversion is a notoriously ill-posed inverse problem due
to the band-limited and noisy nature of seismic data. It is therefore of
paramount importance to quantify the uncertainties associated to the inversion
process to ease the subsequent interpretation and decision making processes.
Within this framework of reference, sampling from a target posterior provides a
fundamental approach to quantifying the uncertainty in seismic inversion.
However, selecting appropriate prior information in a probabilistic inversion
is crucial, yet non-trivial, as it influences the ability of a sampling-based
inference in providing geological realism in the posterior samples. To overcome
such limitations, we present a regularized variational inference framework that
performs posterior inference by implicitly regularizing the Kullback-Leibler
divergence loss with a CNN-based denoiser by means of the Plug-and-Play
methods. We call this new algorithm Plug-and-Play Stein Variational Gradient
Descent (PnP-SVGD) and demonstrate its ability in producing high-resolution,
trustworthy samples representative of the subsurface structures, which we argue
could be used for post-inference tasks such as reservoir modelling and history
matching. To validate the proposed method, numerical tests are performed on
both synthetic and field post-stack seismic data.
- Abstract（参考訳）: 不確かさの定量化は逆問題に不可欠であり、意思決定者に反転結果に関する貴重な情報を提供する可能性がある。
例えば、地震の逆転は、地震データの帯域制限とノイズの性質のため、悪名高い逆問題である。
したがって、インバージョンプロセスに関連する不確かさを定量化し、その後の解釈と意思決定プロセスを容易にすることが重要となる。
この参照の枠組みの中で、ターゲット後方からのサンプリングは、地震インバージョンの不確かさを定量化する基本的なアプローチを提供する。
しかしながら、確率的逆転における適切な事前情報の選択は、後部サンプルに地質学的リアリズムを提供するサンプリングベース推論の能力に影響を与えるため、極めて重要である。
このような制限を克服するために,CNNベースのデノイザを用いて,Kulback-Leibler分散損失を暗黙的に正規化し,後続推論を行う正規化変分推論フレームワークを提案する。
我々はこの新しいアルゴリズムをPlug-and-Play Stein Variational Gradient Descent (PnP-SVGD)と呼び、地下構造を代表する高解像度で信頼性の高いサンプルを作成する能力を示した。
提案手法を検証するため, 総合地震データとフィールド地震データの両方で数値実験を行った。
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