論文の概要: DAS-N2N: Machine learning Distributed Acoustic Sensing (DAS) signal denoising without clean data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08120v2
• Date: Fri, 24 Nov 2023 11:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 04:32:33.216547
• Title: DAS-N2N: Machine learning Distributed Acoustic Sensing (DAS) signal denoising without clean data
• Title（参考訳）: das-n2n: クリーンデータなしの機械学習分散音響センシング(das)信号
• Authors: Sacha Lapins, Antony Butcher, J.-Michael Kendall, Thomas S. Hudson, Anna L. Stork, Maximilian J. Werner, Jemma Gunning and Alex M. Brisbourne
• Abstract要約: 本稿では、分散音響センサ(DAS)記録における強いランダムノイズを抑制するために、DAS-N2Nと呼ぶ弱い教師付き機械学習手法を提案する。 本研究では,DAS-N2Nが不整合性雑音を著しく抑制し,自然微小地震発生時の信号-雑音比(SNR)を増大させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article presents a weakly supervised machine learning method, which we call DAS-N2N, for suppressing strong random noise in distributed acoustic sensing (DAS) recordings. DAS-N2N requires no manually produced labels (i.e., pre-determined examples of clean event signals or sections of noise) for training and aims to map random noise processes to a chosen summary statistic, such as the distribution mean, median or mode, whilst retaining the true underlying signal. This is achieved by splicing (joining together) two fibres hosted within a single optical cable, recording two noisy copies of the same underlying signal corrupted by different independent realizations of random observational noise. A deep learning model can then be trained using only these two noisy copies of the data to produce a near fully-denoised copy. Once the model is trained, only noisy data from a single fibre is required. Using a dataset from a DAS array deployed on the surface of the Rutford Ice Stream in Antarctica, we demonstrate that DAS-N2N greatly suppresses incoherent noise and enhances the signal-to-noise ratios (SNR) of natural microseismic icequake events. We further show that this approach is inherently more efficient and effective than standard stop/pass band and white noise (e.g., Wiener) filtering routines, as well as a comparable self-supervised learning method based on masking individual DAS channels. Our preferred model for this task is lightweight, processing 30 seconds of data recorded at a sampling frequency of 1000 Hz over 985 channels (approx. 1 km of fiber) in $<$1 s. Due to the high noise levels in DAS recordings, efficient data-driven denoising methods, such as DAS-N2N, will prove essential to time-critical DAS earthquake detection, particularly in the case of microseismic monitoring.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分散音響センシング(das)記録における強いランダムノイズを抑制するため,das-n2nと呼ばれる弱教師付き機械学習手法を提案する。 das-n2nはトレーニングのために手動で生成したラベル(すなわち、クリーンなイベント信号やノイズのセクションの予め決定された例)を必要とせず、ランダムなノイズ処理を分布平均、中央値、モードといった選択された要約統計にマッピングすることを目的としている。 これは、単一の光ケーブル内にホストされる2つのファイバーをスプライシング(結合)し、ランダムな観測ノイズの異なる独立な実現によって破損した同じ信号の2つのノイズのコピーを記録することで達成される。 深層学習モデルは、この2つのノイズの多いデータのみを使用してトレーニングされ、ほぼ完全に復号化されたコピーを生成する。 モデルがトレーニングされると、単一のファイバーからのノイズデータのみが必要になる。 南極のラトフォード氷流表面に配置されたDASアレイのデータセットを用いて,DAS-N2Nが不整合性ノイズを著しく抑制し,自然微小地震の信号-雑音比(SNR)を高めることを示した。 さらに、本手法は、従来の停止/通過帯域やホワイトノイズ(例えば、Wiener)フィルタリングルーチンよりも本質的に効率的かつ効果的であり、個別のDASチャネルをマスキングする自己教師あり学習法であることを示す。 このタスクの好ましいモデルは軽量で、985チャンネル(約1kmのファイバ)で1000Hzのサンプリング周波数で記録された30秒分のデータを$<$1 sで処理する。 das記録のノイズレベルが高いため、das-n2nのような効率的なデータ駆動デノージング手法は、特にマイクロサイスミックモニタリングにおいて、時間クリティカルなdas地震検出に必須である。

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