論文の概要: $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$: Multi-parameter Benchmark Datasets for
Elastic Full Waveform Inversion of Geophysical Properties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12386v1
- Date: Wed, 21 Jun 2023 17:11:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 12:40:53.277038
- Title: $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$: Multi-parameter Benchmark Datasets for
Elastic Full Waveform Inversion of Geophysical Properties
- Title（参考訳）: $\mathbf{\mathbb{e}^{fwi}}$:地球物性の弾性フル波形インバージョンのためのマルチパラメータベンチマークデータセット
- Authors: Shihang Feng, Hanchen Wang, Chengyuan Deng, Yinan Feng, Yanhua Liu,
Min Zhu, Peng Jin, Yinpeng Chen, Youzuo Lin
- Abstract要約: $mathbfmathbbEFWI$は、弾性フルウェーブフォームインバージョンのための包括的なベンチマークデータセットである。
$mathbfmathbbEFWI$は、様々な地下地質構造をカバーする8つの異なるデータセットを含んでいる。
P波速度とS波速度の関係は、地下特性に重要な洞察を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.855250179053293
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Elastic geophysical properties (such as P- and S-wave velocities) are of
great importance to various subsurface applications like CO$_2$ sequestration
and energy exploration (e.g., hydrogen and geothermal). Elastic full waveform
inversion (FWI) is widely applied for characterizing reservoir properties. In
this paper, we introduce $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$, a comprehensive benchmark
dataset that is specifically designed for elastic FWI.
$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ encompasses 8 distinct datasets that cover diverse
subsurface geologic structures (flat, curve, faults, etc). The benchmark
results produced by three different deep learning methods are provided. In
contrast to our previously presented dataset (pressure recordings) for acoustic
FWI (referred to as OpenFWI), the seismic dataset in
$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ has both vertical and horizontal components.
Moreover, the velocity maps in $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ incorporate both P-
and S-wave velocities. While the multicomponent data and the added S-wave
velocity make the data more realistic, more challenges are introduced regarding
the convergence and computational cost of the inversion. We conduct
comprehensive numerical experiments to explore the relationship between P-wave
and S-wave velocities in seismic data. The relation between P- and S-wave
velocities provides crucial insights into the subsurface properties such as
lithology, porosity, fluid content, etc. We anticipate that
$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ will facilitate future research on multiparameter
inversions and stimulate endeavors in several critical research topics of
carbon-zero and new energy exploration. All datasets, codes and relevant
information can be accessed through our website at https://efwi-lanl.github.io/
- Abstract（参考訳）: 弾性的物理特性(p波とs波の速度など)は、co$_2$の隔離やエネルギー探査(例えば水素と地熱)のような様々な地下応用において非常に重要である。
弾性フルウェーブフォームインバージョン(FWI)は貯水池特性のキャラクタリゼーションに広く応用されている。
本稿では,elastic fwi用に特別に設計された総合ベンチマークデータセットである$\mathbf{\mathbb{e}^{fwi}}$を提案する。
$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$は、様々な地下地質構造(平坦、曲線、断層など)をカバーする8つの異なるデータセットを含んでいる。
3つの異なるディープラーニング手法によるベンチマーク結果を提供する。
これまでに提示した音響FWI(OpenFWI)の圧力記録とは対照的に,$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$の地震データには垂直成分と水平成分の両方がある。
さらに、$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ の速度写像は、P波とS波の両方の速度を包含する。
多成分データと付加S波速度はデータをより現実的にするが、逆転の収束と計算コストに関してさらなる課題が持ち込まれる。
我々は地震データにおけるP波とS波速度の関係を総合的な数値実験により調べる。
P波速度とS波速度の関係は、リソロジー、ポーシティ、流体含量などの地下特性に重要な洞察を与える。
我々は、炭素ゼロと新しいエネルギー探索のいくつかの重要な研究トピックにおいて、$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$がマルチパラメータインバージョンの研究を促進することを期待する。
すべてのデータセット、コード、関連する情報は、https://efwi-lanl.github.io/のwebサイトからアクセスできます。
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