論文の概要: ContrasInver: Ultra-Sparse Label Semi-supervised Regression for Multi-dimensional Seismic Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06441v3
• Date: Mon, 17 Jul 2023 14:13:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 23:19:15.225611
• Title: ContrasInver: Ultra-Sparse Label Semi-supervised Regression for Multi-dimensional Seismic Inversion
• Title（参考訳）: コントラストインバー:多次元地震インバージョンのための超スパースラベル半教師付き回帰
• Authors: Yimin Dou, Kewen Li, Wenjun Lv, Timing Li, Hongjie Duan, Zhifeng Xu
• Abstract要約: コントラインバー(ContrasInver)は、2、3個の井戸の丸太を用いて地震波の逆解析を行う手法である。 実験では、ContrasInverは合成データSEAM Iで最先端の性能を達成した。 オランダのF3とDelftでは,それぞれ3つと2つの井戸ログのみを使用して,信頼性の高い結果をもたらす,初めてのデータ駆動型アプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.356328937024184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The automated interpretation and inversion of seismic data have advanced significantly with the development of Deep Learning (DL) methods. However, these methods often require numerous costly well logs, limiting their application only to mature or synthetic data. This paper presents ContrasInver, a method that achieves seismic inversion using as few as two or three well logs, significantly reducing current requirements. In ContrasInver, we propose three key innovations to address the challenges of applying semi-supervised learning to regression tasks with ultra-sparse labels. The Multi-dimensional Sample Generation (MSG) technique pioneers a paradigm for sample generation in multi-dimensional inversion. It produces a large number of diverse samples from a single well, while establishing lateral continuity in seismic data. MSG yields substantial improvements over current techniques, even without the use of semi-supervised learning. The Region-Growing Training (RGT) strategy leverages the inherent continuity of seismic data, effectively propagating accuracy from closer to more distant regions based on the proximity of well logs. The Impedance Vectorization Projection (IVP) vectorizes impedance values and performs semi-supervised learning in a compressed space. We demonstrated that the Jacobian matrix derived from this space can filter out some outlier components in pseudo-label vectors, thereby solving the value confusion issue in semi-supervised regression learning. In the experiments, ContrasInver achieved state-of-the-art performance in the synthetic data SEAM I. In the field data with two or three well logs, only the methods based on the components proposed in this paper were able to achieve reasonable results. It's the first data-driven approach yielding reliable results on the Netherlands F3 and Delft, using only three and two well logs respectively.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)法の開発により, 地震データの自動解釈とインバージョンが大幅に進展した。 しかし、これらの手法は、しばしば多くのコストのかかる井戸ログを必要とし、そのアプリケーションは成熟または合成データに限られる。 本稿では,2つか3つの坑井による地震インバージョンを実現する手法であるcontrasinverについて述べる。 ContrasInverでは、半教師付き学習を超スパースラベルで回帰タスクに適用する際の課題に対処する3つの重要なイノベーションを提案する。 多次元サンプル生成(MSG)技術は多次元インバージョンにおけるサンプル生成のパラダイムを開拓した。 単一の井戸から多数の多様なサンプルを生成し、地震データに横方向の連続性を確立する。 msgは、半教師付き学習を使わずとも、現在の技術を大きく改善する。 地域成長訓練(英語版)(rgt)戦略は地震データの本質的な連続性を活用し、井戸ログの近接に基づいてより遠くの地域から精度を効果的に伝播させる。 インピーダンスベクトル化投影(IVP)はインピーダンス値をベクトル化し、圧縮空間で半教師付き学習を行う。 この空間から派生したヤコビ行列は擬ラベルベクトルの外部成分をフィルタリングし、半教師付き回帰学習における値混乱問題を解くことを実証した。 実験では、ContrasInverは合成データSEAM Iで最先端の性能を達成した。 2つか3つの well ログを持つフィールドデータでは,提案するコンポーネントに基づく手法のみが妥当な結果を得ることができた。 オランダのF3とDelftでは,それぞれ3つと2つの井戸ログのみを使用して,信頼性の高い結果をもたらす,初めてのデータ駆動型アプローチである。

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