論文の概要: A principled deep learning approach for geological facies generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13318v1
• Date: Fri, 12 May 2023 14:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-28 05:11:48.020346
• Title: A principled deep learning approach for geological facies generation
• Title（参考訳）: 地質相生成のための原理的深層学習手法
• Authors: Ferdinand Bhavsar, Nicolas Desassis, Fabien Ors, Thomas Romary
• Abstract要約: 深層生成学習は、従来の地形シミュレーションモデルの限界を克服するための有望なアプローチである。 本研究は, 地下ボリュームにおける条件付き蛇行チャネルに対する, 生成的対向ネットワークと深部変動推論の適用性について検討することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.488181126364186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The simulation of geological facies in an unobservable volume is essential in various geoscience applications. Given the complexity of the problem, deep generative learning is a promising approach to overcome the limitations of traditional geostatistical simulation models, in particular their lack of physical realism. This research aims to investigate the application of generative adversarial networks and deep variational inference for conditionally simulating meandering channels in underground volumes. In this paper, we review the generative deep learning approaches, in particular the adversarial ones and the stabilization techniques that aim to facilitate their training. The proposed approach is tested on 2D and 3D simulations generated by the stochastic process-based model Flumy. Morphological metrics are utilized to compare our proposed method with earlier iterations of generative adversarial networks. The results indicate that by utilizing recent stabilization techniques, generative adversarial networks can efficiently sample from target data distributions. Moreover, we demonstrate the ability to simulate conditioned simulations through the latent variable model property of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 観測不能な体積の地質相のシミュレーションは、様々な地球科学の応用において不可欠である。 問題の複雑さを考えると、深層生成学習は従来の統計シミュレーションモデルの限界、特に物理リアリズムの欠如を克服するための有望なアプローチである。 本研究は, 地下の蛇行流路を条件付きシミュレーションするための, 生成的対向ネットワークと深部変動推論の適用性を検討することを目的とする。 本稿では,創発的深層学習のアプローチ,特に敵対的アプローチと,学習の促進を目的とした安定化技術について概説する。 確率過程に基づくモデルflumyを用いて2次元および3次元シミュレーションを行った。 形態指標を用いて,提案手法と生成逆数ネットワークの初期イテレーションを比較した。 その結果,近年の安定化技術を利用することで,ターゲットデータ分布から生成型逆ネットワークを効率的にサンプリングできることがわかった。 さらに,提案手法の潜在変数モデル特性を用いて条件付きシミュレーションをシミュレートする能力を示す。

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