論文の概要: Joint inversion of Time-Lapse Surface Gravity and Seismic Data for Monitoring of 3D CO$_2$ Plumes via Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04430v1
• Date: Sun, 24 Sep 2023 15:41:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 14:48:20.144348
• Title: Joint inversion of Time-Lapse Surface Gravity and Seismic Data for Monitoring of 3D CO$_2$ Plumes via Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による3次元CO$2$Plumesモニタリングのための時空表面重力と地震データの共同インバージョン
• Authors: Adrian Celaya, Mauricio Araya-Polo
• Abstract要約: 地表面重力と地震データを組み合わせた3次元深層学習による地下密度・速度モデルの構築手法を提案する。 提案手法の目的は,CO2の隔離配置を監視するための補完ツールとして,地下CO2プラムの予測である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a fully 3D, deep learning-based approach for the joint inversion of time-lapse surface gravity and seismic data for reconstructing subsurface density and velocity models. The target application of this proposed inversion approach is the prediction of subsurface CO2 plumes as a complementary tool for monitoring CO2 sequestration deployments. Our joint inversion technique outperforms deep learning-based gravity-only and seismic-only inversion models, achieving improved density and velocity reconstruction, accurate segmentation, and higher R-squared coefficients. These results indicate that deep learning-based joint inversion is an effective tool for CO$_2$ storage monitoring. Future work will focus on validating our approach with larger datasets, simulations with other geological storage sites, and ultimately field data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元深層学習に基づく時間経過表面重力と地震探査データの統合インバージョンによる地下密度・速度モデル再構成手法を提案する。 提案手法の目的は,CO2の隔離配置を監視するための補完ツールとして,地下CO2プラムの予測である。 我々の共同インバージョン技術は, 深層学習に基づく重力のみおよび地震のみのインバージョンモデルより優れ, 密度と速度の再構築, 正確なセグメンテーション, 高いR二乗係数を実現している。 これらの結果から,深層学習による関節逆転はCO$2$ストレージモニタリングに有効なツールであることが示唆された。 今後の研究は、より大きなデータセットによるアプローチの検証、他の地質ストレージサイトによるシミュレーション、そして最終的にはフィールドデータに集中する。

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