論文の概要: Improved impedance inversion by the iterated graph Laplacian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16324v2
• Date: Tue, 15 Apr 2025 17:53:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 06:52:48.35025
• Title: Improved impedance inversion by the iterated graph Laplacian
• Title（参考訳）: 反復グラフラプラシアンによるインピーダンスインバージョンの改善
• Authors: Davide Bianchi, Florian Bossmann, Wenlong Wang, Mingming Liu,
• Abstract要約: 本稿では,古典的あるいは深層学習に基づくアプローチと反復グラフラプラシアン正規化を統合したデータ適応型逆変換手法を提案する。 本手法は,従来のインバージョン手法とニューラルネットワークに基づく手法のいずれかを用いて導出したインピーダンス推定から開始する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1786170679552188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a data-adaptive inversion method that integrates classical or deep learning-based approaches with iterative graph Laplacian regularization, specifically targeting acoustic impedance inversion - a critical task in seismic exploration. Our method initiates from an impedance estimate derived using either traditional inversion techniques or neural network-based methods. This initial estimate guides the construction of a graph Laplacian operator, effectively capturing structural characteristics of the impedance profile. Utilizing a Tikhonov-inspired variational framework with this graph-informed prior, our approach iteratively updates and refines the impedance estimate while continuously recalibrating the graph Laplacian. This iterative refinement shows rapid convergence, increased accuracy, and enhanced robustness to noise compared to initial reconstructions alone. Extensive validation performed on synthetic and real seismic datasets across varying noise levels confirms the effectiveness of our method. Performance evaluations include four initial inversion methods: two classical techniques and two neural networks - previously established in the literature.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的あるいは深層学習に基づくアプローチと反復グラフのラプラシアン正規化を統合したデータ適応型逆解析手法を提案する。 本手法は,従来のインバージョン手法とニューラルネットワークに基づく手法のいずれかを用いて導出したインピーダンス推定から開始する。 この最初の推定は、グラフラプラシア作用素の構築を導くもので、インピーダンスプロファイルの構造特性を効果的に捉えている。 このグラフにインフォームドされた前もって、Tikhonovにインスパイアされた変分フレームワークを利用することで、グラフラプラシアンを継続的に再計算しながら、インピーダンス推定を反復的に更新し、洗練する。 この反復的な改善は、初期再構成単独と比較して、急速に収束し、精度が向上し、ノイズに対する頑丈さが向上したことを示している。 本手法の有効性を確認するため, 各種騒音レベルにおける合成および実地震データに対する広範囲な検証を行った。 パフォーマンス評価には、2つの古典的テクニックと2つのニューラルネットワークの4つの初期反転方法が含まれている。

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