論文の概要: IntraSeismic: a coordinate-based learning approach to seismic inversion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10568v1
- Date: Sun, 17 Dec 2023 00:29:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 15:56:05.254575
- Title: IntraSeismic: a coordinate-based learning approach to seismic inversion
- Title(参考訳): IntraSeismic: 座標に基づく地震インバージョン学習手法
- Authors: Juan Romero, Wolfgang Heidrich, Nick Luiken, Matteo Ravasi
- Abstract要約: IntraSeismicは、座標に基づく学習とポストスタックモデリング演算子の物理をシームレスに組み合わせた、新しいハイブリッド地震インバージョン手法である。
IntraSeismicの主な特徴は、2Dおよび3D後の地震インバージョン、高速収束率、およびシームレスにハード制約を含む能力である。
提案手法の有効性を検証するために, 震源内データの合成とフィールドデータの適用について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.625250755761662
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Seismic imaging is the numerical process of creating a volumetric
representation of the subsurface geological structures from elastic waves
recorded at the surface of the Earth. As such, it is widely utilized in the
energy and construction sectors for applications ranging from oil and gas
prospection, to geothermal production and carbon capture and storage
monitoring, to geotechnical assessment of infrastructures. Extracting
quantitative information from seismic recordings, such as an acoustic impedance
model, is however a highly ill-posed inverse problem, due to the band-limited
and noisy nature of the data. This paper introduces IntraSeismic, a novel
hybrid seismic inversion method that seamlessly combines coordinate-based
learning with the physics of the post-stack modeling operator. Key features of
IntraSeismic are i) unparalleled performance in 2D and 3D post-stack seismic
inversion, ii) rapid convergence rates, iii) ability to seamlessly include hard
constraints (i.e., well data) and perform uncertainty quantification, and iv)
potential data compression and fast randomized access to portions of the
inverted model. Synthetic and field data applications of IntraSeismic are
presented to validate the effectiveness of the proposed method.
- Abstract(参考訳): 地震イメージングは、地球表面で記録された弾性波から地下の地質構造を体積的に表現する数値的なプロセスである。
そのため、石油・ガス探査、地熱生産、炭素捕獲・貯蔵監視、インフラの地学的評価など、エネルギー・建設分野で広く利用されている。
しかし, 音響インピーダンスモデルなどの地震記録から定量的情報を抽出することは, 帯域制限とノイズの性質のため, 非常に不適切な逆問題である。
本稿では,協調学習とポストスタックモデリング演算子の物理をシームレスに組み合わせた新しいハイブリッド地震インバージョン手法であるIntraSeismicを紹介する。
IntraSeismicの主な特徴
i)2次元および3次元後地震インバージョンにおける非並列性能
二 急速な収束率
三 ハード制約(井戸データという。)をシームレスに含み、不確実性定量化を行う能力、及び
四 潜在的データ圧縮及び逆モデルの一部への高速ランダム化アクセス
本手法の有効性を検証するため,intraseismicの合成およびフィールドデータ応用を行った。
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