論文の概要: Microseismic source imaging using physics-informed neural networks with hard constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04315v1
• Date: Sun, 9 Apr 2023 21:10:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 16:24:39.977172
• Title: Microseismic source imaging using physics-informed neural networks with hard constraints
• Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークを用いた微小地震源イメージング
• Authors: Xinquan Huang, Tariq Alkhalifah
• Abstract要約: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に基づく直接微動イメージングフレームワークを提案する。 PINNを用いてマルチ周波数波動場を表現し,その逆フーリエ変換を用いて音源画像の抽出を行う。 オーバースラストモデルを用いた数値実験により, 単一又は複数ソースの信頼性, 高精度なソースイメージングが可能であることが示された。
• 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: Microseismic source imaging plays a significant role in passive seismic monitoring. However, such a process is prone to failure due to the aliasing problem when dealing with sparse measured data. Thus, we propose a direct microseismic imaging framework based on physics-informed neural networks (PINNs), which can generate focused source images, even with very sparse recordings. We use the PINNs to represent a multi-frequency wavefield and then apply the inverse Fourier transform to extract the source image. Specially, we modify the representation of the frequency-domain wavefield to inherently satisfy the boundary conditions (the measured data on the surface) by means of the hard constraint, which helps to avoid the difficulty in balancing the data and PDE losses in PINNs. Furthermore, we propose the causality loss implementation with respect to depth to enhance the convergence of PINNs. The numerical experiments on the Overthrust model show that the method can admit reliable and accurate source imaging for single- or multiple- sources and even in passive monitoring settings. Then, we further apply our method on the hydraulic fracturing field data, and demonstrate that our method can correctly image the source.
• Abstract（参考訳）: 微動源イメージングは受動的地震モニタリングにおいて重要な役割を果たす。 しかし, このプロセスは, スパース計測データを扱う際に, エイリアス問題により故障しがちである。 そこで本研究では,物理に変形したニューラルネットワーク(pinns)を基盤とした直接型マイクロサイスミックイメージングフレームワークを提案する。 PINNを用いてマルチ周波数波動場を表現し,その逆フーリエ変換を用いて音源画像の抽出を行う。 特に、周波数領域のウェーブフィールドの表現をハード制約によって本質的に境界条件(表面上の測定データ)を満たすように修正することで、ピンにおけるデータのバランスとpde損失の難しさを回避できる。 さらに,PINNの収束性を高めるために,深さに関する因果損失実装を提案する。 オーバースラストモデルを用いた数値実験により、単一または複数ソースおよびパッシブ監視環境においても、信頼性が高く正確なソースイメージングが可能となった。 さらに油圧フラクチャリングフィールドデータに本手法を適用し,本手法が精度良く光源を画像化できることを実証した。

関連論文リスト

• bit2bit: 1-bit quanta video reconstruction via self-supervised photon prediction [57.199618102578576]
  疎二分量時間画像データから高画質の画像スタックを元の解像度で再構成する新しい方法であるbit2bitを提案する。 Poisson denoisingの最近の研究に触発されて、スパースバイナリ光子データから高密度な画像列を生成するアルゴリズムを開発した。 本研究では,様々な課題の画像条件下でのSPADの高速映像を多種多種に含む新しいデータセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T17:30:35Z)
• Diff-FMT: Diffusion Models for Fluorescence Molecular Tomography [16.950699640321936]
  拡散確率モデル(DDPM)に基づくFMT再構成手法を提案する。 ステップバイステップの確率サンプリング機構により、画像のきめ細かい再構築を実現し、画像詳細の喪失などの問題を回避する。 Diff-FMTは大規模データセットに頼らずに高解像度の再構成画像が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T10:41:31Z)
• Deep Learning Based Speckle Filtering for Polarimetric SAR Images. Application to Sentinel-1 [51.404644401997736]
  本稿では、畳み込みニューラルネットワークを用いて偏光SAR画像のスペックルを除去するための完全なフレームワークを提案する。 実験により,提案手法はスペックル低減と分解能保存の両方において例外的な結果をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T10:07:17Z)
• Deep Image Priors for Magnetic Resonance Fingerprinting with pretrained Bloch-consistent denoising autoencoders [3.3030630199962414]
  本稿では,DIP(Deep Image prior)モジュールを具体的真理を伴わずに,オートエンコーダを強制するBloch一貫性と組み合わせることで,この問題に対処できる手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T10:35:39Z)
• FlowDepth: Decoupling Optical Flow for Self-Supervised Monocular Depth Estimation [8.78717459496649]
  本稿では,ダイナミックモーションフローモジュール (DMFM) が機構ベースのアプローチで光学フローを分離し,動的領域をワープし,ミスマッチ問題を解くフローDepthを提案する。 高フレック領域と低テクスチャ領域による光度誤差の不公平性については,入力と損失レベルでそれぞれDepth-Cue-Aware Blur(DCABlur)とCost-Volumeの空間損失を用いて解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T10:31:23Z)
• Misalignment-Robust Frequency Distribution Loss for Image Transformation [51.0462138717502]
  本稿では,画像強調や超解像といった深層学習に基づく画像変換手法における共通の課題に対処することを目的とする。 本稿では、周波数領域内における分布距離を計算するための、新しいシンプルな周波数分布損失(FDL)を提案する。 本手法は,周波数領域におけるグローバル情報の思慮深い活用により,トレーニング制約として実証的に有効であることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T09:27:41Z)
• Scalable Bayesian uncertainty quantification with data-driven priors for radio interferometric imaging [5.678038945350452]
  次世代の電波干渉計は、前例のない角分解能と感度のおかげで、科学的発見を解き放つ可能性がある。 潜在的な可能性を解き放つ鍵の1つは、受信データの希薄さと複雑さを扱うことである。 本研究では,ラジオインターフェロメトリイメージングにおける不確実性定量化に対処するQuantifAIという手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T19:00:02Z)
• Low-Light Image Enhancement with Wavelet-based Diffusion Models [50.632343822790006]
  拡散モデルは画像復元作業において有望な結果を得たが、時間を要する、過剰な計算資源消費、不安定な復元に悩まされている。 本稿では,DiffLLと呼ばれる高能率かつ高能率な拡散型低光画像強調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T03:08:28Z)
• Degradation-Noise-Aware Deep Unfolding Transformer for Hyperspectral Image Denoising [9.119226249676501]
  ハイパースペクトル画像(HSI)は、帯域幅が狭いため、ノイズが多いことが多い。 HSIデータキューブのノイズを低減するため、モデル駆動型と学習型の両方の復調アルゴリズムが提案されている。 本稿では,これらの問題に対処するDNA-Net(Degradation-Noise-Aware Unfolding Network)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-06T13:28:20Z)
• Denoising Diffusion Restoration Models [110.1244240726802]
  Denoising Diffusion Restoration Models (DDRM) は効率的で教師なしの後方サンプリング手法である。 DDRMの汎用性を、超高解像度、デブロアリング、インペイント、カラー化のためにいくつかの画像データセットに示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T20:19:07Z)
• Deep Networks for Direction-of-Arrival Estimation in Low SNR [89.45026632977456]
  我々は,真の配列多様体行列の変異チャネルデータから学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を導入する。 我々は低SNR体制でCNNを訓練し、すべてのSNRでDoAを予測する。 私たちの堅牢なソリューションは、ワイヤレスアレイセンサーから音響マイクロフォンやソナーまで、いくつかの分野に適用できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T12:52:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。