論文の概要: DispersioNET: Joint Inversion of Rayleigh-Wave Multimode Phase Velocity Dispersion Curves using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14094v1
• Date: Sat, 21 Oct 2023 19:22:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 01:51:37.818420
• Title: DispersioNET: Joint Inversion of Rayleigh-Wave Multimode Phase Velocity Dispersion Curves using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: DispersioNET:畳み込みニューラルネットワークを用いたレイリー波多モード位相速度分散曲線のジョイントインバージョン
• Authors: Rohan Sharma, Divakar Vashisth and Bharath Shekar
• Abstract要約: DispersioNETは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくディープラーニングモデルである レイリー波の基本と高次モード位相速度分散曲線の合同反転を行う。 ノイズフリーおよび雑音分散曲線データセットの両方でトレーニングおよびテストを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rayleigh wave dispersion curves have been widely used in near-surface studies, and are primarily inverted for the shear wave (S-wave) velocity profiles. However, the inverse problem is ill-posed, non-unique and nonlinear. Here, we introduce DispersioNET, a deep learning model based on convolution neural networks (CNN) to perform the joint inversion of Rayleigh wave fundamental and higher order mode phase velocity dispersion curves. DispersioNET is trained and tested on both noise-free and noisy dispersion curve datasets and predicts S-wave velocity profiles that match closely with the true velocities. The architecture is agnostic to variations in S-wave velocity profiles such as increasing velocity with depth and intermediate low-velocity layers, while also ensuring that the output remains independent of the number of layers.
• Abstract（参考訳）: レイリー波の分散曲線は表面近傍の研究で広く使われ、主にせん断波(S波)速度分布に逆転している。 しかし、逆問題は不当、不均一、非線形である。 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくディープラーニングモデルであるDispersioNETを紹介し、レイリー波の基本と高次モード位相速度分散曲線の結合反転を行う。 DispersioNETはノイズフリーとノイズの多い分散曲線のデータセットでトレーニングされ、真の速度と密接に一致するS波速度プロファイルを予測する。 アーキテクチャは、深さを伴う速度の増加や中間低速度層などのS波速度プロファイルの変動に非依存であり、出力が層数に依存しないことを保証する。

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