論文の概要: Controllable seismic velocity synthesis using generative diffusion
models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06277v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 09:41:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 17:31:12.919981
- Title: Controllable seismic velocity synthesis using generative diffusion
models
- Title（参考訳）: 生成拡散モデルを用いた制御可能な地震波速度合成
- Authors: Fu Wang, Xinquan Huang, Tariq Alkhalifah
- Abstract要約: 本研究では, 地震波速度合成のための条件付き生成拡散モデルを提案する。
このアプローチは、予測された目標分布と密接に一致する地震波速度の生成を可能にする。
OpenFWIデータセット上での拡散モデルのトレーニングにより,本手法の柔軟性と有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.742123770879715
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate seismic velocity estimations are vital to understanding Earth's
subsurface structures, assessing natural resources, and evaluating seismic
hazards. Machine learning-based inversion algorithms have shown promising
performance in regional (i.e., for exploration) and global velocity estimation,
while their effectiveness hinges on access to large and diverse training
datasets whose distributions generally cover the target solutions.
Additionally, enhancing the precision and reliability of velocity estimation
also requires incorporating prior information, e.g., geological classes, well
logs, and subsurface structures, but current statistical or neural
network-based methods are not flexible enough to handle such multi-modal
information. To address both challenges, we propose to use conditional
generative diffusion models for seismic velocity synthesis, in which we readily
incorporate those priors. This approach enables the generation of seismic
velocities that closely match the expected target distribution, offering
datasets informed by both expert knowledge and measured data to support
training for data-driven geophysical methods. We demonstrate the flexibility
and effectiveness of our method through training diffusion models on the
OpenFWI dataset under various conditions, including class labels, well logs,
reflectivity images, as well as the combination of these priors. The
performance of the approach under out-of-distribution conditions further
underscores its generalization ability, showcasing its potential to provide
tailored priors for velocity inverse problems and create specific training
datasets for machine learning-based geophysical applications.
- Abstract（参考訳）: 正確な地震速度推定は、地球の地下構造を理解し、天然資源を評価し、地震災害の評価に不可欠である。
機械学習ベースのインバージョンアルゴリズムは、地域(例えば探索)とグローバルな速度推定において有望な性能を示し、その効果は、一般的にターゲットのソリューションをカバーする分布を持つ大規模で多様なトレーニングデータセットへのアクセスにかかっている。
さらに、速度推定の精度と信頼性を高めるには、地質学クラス、井戸ログ、地下構造などの事前情報も必要となるが、現在の統計学やニューラルネットワークに基づく手法では、このようなマルチモーダル情報を扱うには柔軟ではない。
両課題に対処するために, 条件付き生成拡散モデルを用いて地震波速度合成を行うことを提案する。
このアプローチは、期待される目標分布と密接に一致する地震動速度を生成し、専門家の知識と測定データの両方から情報を得たデータセットを提供し、データ駆動の地球物理学的手法のトレーニングを支援する。
クラスラベル,ウェルログ,反射率画像など,様々な条件下でのOpenFWIデータセット上での拡散モデルのトレーニングにより,本手法の柔軟性と有効性を示す。
out-of-distribution条件下でのアプローチのパフォーマンスは、その一般化能力をさらに強調し、速度逆問題のための調整前処理を提供し、機械学習ベースの物理応用のための特定のトレーニングデータセットを作成する可能性を示した。
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