論文の概要: A prior regularized full waveform inversion using generative diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12776v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 10:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 14:57:28.489301
• Title: A prior regularized full waveform inversion using generative diffusion models
• Title（参考訳）: 生成拡散モデルを用いた事前正則化全波形インバージョン
• Authors: Fu Wang, Xinquan Huang, Tariq Alkhalifah
• Abstract要約: フルウェーブフォームインバージョン(FWI)は高分解能地下モデル推定を提供する可能性がある。 観測の限界、例えば、地域雑音、限られたショットや受信機、帯域制限データなどにより、FWIで所望の高解像度モデルを得るのは難しい。 生成拡散モデルにより正規化されたFWIの新しいパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Full waveform inversion (FWI) has the potential to provide high-resolution subsurface model estimations. However, due to limitations in observation, e.g., regional noise, limited shots or receivers, and band-limited data, it is hard to obtain the desired high-resolution model with FWI. To address this challenge, we propose a new paradigm for FWI regularized by generative diffusion models. Specifically, we pre-train a diffusion model in a fully unsupervised manner on a prior velocity model distribution that represents our expectations of the subsurface and then adapt it to the seismic observations by incorporating the FWI into the sampling process of the generative diffusion models. What makes diffusion models uniquely appropriate for such an implementation is that the generative process retains the form and dimensions of the velocity model. Numerical examples demonstrate that our method can outperform the conventional FWI with only negligible additional computational cost. Even in cases of very sparse observations or observations with strong noise, the proposed method could still reconstruct a high-quality subsurface model. Thus, we can incorporate our prior expectations of the solutions in an efficient manner. We further test this approach on field data, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: フルウェーブフォームインバージョン(FWI)は高分解能地下モデル推定を提供する可能性がある。 しかし、観測の限界、例えば地域騒音、限られたショットや受信機、帯域制限データなどにより、fwiで所望の高解像度モデルを得ることは困難である。 この課題に対処するために, 生成拡散モデルによって正規化されたfwiの新しいパラダイムを提案する。 具体的には,FWIを生成拡散モデルのサンプリングプロセスに組み込むことで,地表面の期待値を表す先行速度モデル分布に対して,完全に教師のない方法で拡散モデルを事前訓練し,地震観測に適応させる。 このような実装に拡散モデルが一意に適しているのは、生成過程が速度モデルの形状と次元を保持することである。 数値的な例から,本手法は計算コストを考慮しないだけで従来のFWIよりも優れていることを示す。 非常に希少な観測や強い雑音を伴う観測の場合であっても,提案手法は高品質な地下モデルを構築することができる。 したがって、ソリューションに対する以前の期待を効率的な方法で組み込むことができます。 提案手法の有効性を示すフィールドデータに対して,本手法をさらに検証する。

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