論文の概要: Controllable seismic velocity synthesis using generative diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06277v2
• Date: Fri, 9 Aug 2024 13:37:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 20:30:23.704817
• Title: Controllable seismic velocity synthesis using generative diffusion models
• Title（参考訳）: 生成拡散モデルを用いた可制御性地震波速度合成
• 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）: 4.2193475197905705
• 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, and 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、地震の危険を評価するために不可欠である。 機械学習ベースのインバージョンアルゴリズムは、地域(探索のために)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影響を及ぼす。 さらに、速度推定の精度と信頼性を向上させるには、例えば地質学のクラス、井戸のログ、地下構造といった事前情報を組み込む必要があるが、現在の統計やニューラルネットワークに基づく手法は、そのようなマルチモーダル情報を扱うのに十分な柔軟性を持っていない。 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、予測された目標分布と密接に一致した地震波速度の生成を可能にし、専門家の知識と測定データの両方から得られたデータセットを提供し、データ駆動型物理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,それらの組み合わせなど,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。 アウト・オブ・ディストリビューション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、ベロシティ逆問題に対する適切な事前情報を提供し、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ている。

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