論文の概要: SVInvNet: A Densely Connected Encoder-Decoder Architecture for Seismic
Velocity Inversion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08194v1
- Date: Wed, 13 Dec 2023 14:58:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 14:58:06.489436
- Title: SVInvNet: A Densely Connected Encoder-Decoder Architecture for Seismic
Velocity Inversion
- Title（参考訳）: SVInvNet:地震波速度インバージョンのための密結合エンコーダデコーダアーキテクチャ
- Authors: Mojtaba Najafi Khatounabad, Hacer Yalim Keles, Selma Kadioglu
- Abstract要約: 本研究では,高密度ブロックで拡張されたマルチコネクションエンコーダデコーダ構造を含む新しいアーキテクチャを提案する。
トレーニングとテストのために,多層構造,欠陥,および塩類分類を含む多様な地震波速度モデルを作成しました。
SVInvNetは750から6000のサンプルのデータセットでトレーニングされており、12,000のサンプルの大規模なベンチマークデータセットを使用してテストされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0257616108612373
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study presents a deep learning-based approach to seismic velocity
inversion problem, focusing on both noisy and noiseless training datasets of
varying sizes. Our Seismic Velocity Inversion Network (SVInvNet) introduces a
novel architecture that contains a multi-connection encoder-decoder structure
enhanced with dense blocks. This design is specifically tuned to effectively
process complex information, crucial for addressing the challenges of
non-linear seismic velocity inversion. For training and testing, we created
diverse seismic velocity models, including multi-layered, faulty, and salt dome
categories. We also investigated how different kinds of ambient noise, both
coherent and stochastic, and the size of the training dataset affect learning
outcomes. SVInvNet is trained on datasets ranging from 750 to 6,000 samples and
is tested using a large benchmark dataset of 12,000 samples. Despite its fewer
parameters compared to the baseline, SVInvNet achieves superior performance
with this dataset. The outcomes of the SVInvNet are additionally compared to
those of the Full Waveform Inversion (FWI) method. The comparative analysis
clearly reveals the effectiveness of the proposed model.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,地震波速度インバージョン問題に対する深層学習に基づくアプローチを提案する。
我々の地震波速度インバージョンネットワーク(SVInvNet)は、高密度ブロックで強化されたマルチコネクションエンコーダデコーダ構造を含む新しいアーキテクチャを導入している。
この設計は複雑な情報を効果的に処理するために特に調整されており、非線形地震波速度反転の課題に対処するのに不可欠である。
トレーニングとテストのために,多層,欠陥,塩ドームを含む多様な地震波速度モデルを構築した。
また,環境騒音の種類,コヒーレントおよび確率的,トレーニングデータセットのサイズが学習結果に与える影響についても検討した。
svinvnetは750から6000のサンプルのデータセットでトレーニングされ、12,000のサンプルからなる大規模なベンチマークデータセットを使ってテストされる。
SVInvNetはベースラインに比べてパラメータが小さいが、このデータセットでは優れたパフォーマンスを実現している。
SVInvNetの結果はFull Waveform Inversion (FWI)法と比較される。
比較分析の結果,提案モデルの有効性が明らかとなった。
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