論文の概要: Physics-guided Full Waveform Inversion using Encoder-Solver Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17696v1
• Date: Mon, 27 May 2024 23:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:01:26.815392
• Title: Physics-guided Full Waveform Inversion using Encoder-Solver Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: エンコーダ・ソルバー畳み込みニューラルネットワークを用いた物理誘導フルウェーブフォームインバージョン
• Authors: Matan Goren, Eran Treister,
• Abstract要約: フルウェーブフォーム・インバージョン(Full Waveform Inversion, FWI)は、与えられた領域における波動速度分布を推定する逆問題である。 我々は畳み込みニューラルネットワークに基づくエンコーダ-ソルバ事前条件の学習プロセスを開発する。 高周波データを用いた2次元物理モデルを用いてFWI問題の解法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.56372030029358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Full Waveform Inversion (FWI) is an inverse problem for estimating the wave velocity distribution in a given domain, based on observed data on the boundaries. The inversion is computationally demanding because we are required to solve multiple forward problems, either in time or frequency domains, to simulate data that are then iteratively fitted to the observed data. We consider FWI in the frequency domain, where the Helmholtz equation is used as a forward model, and its repeated solution is the main computational bottleneck of the inversion process. To ease this cost, we integrate a learning process of an encoder-solver preconditioner that is based on convolutional neural networks (CNNs). The encoder-solver is trained to effectively precondition the discretized Helmholtz operator given velocity medium parameters. Then, by re-training the CNN between the iterations of the optimization process, the encoder-solver is adapted to the iteratively evolving velocity medium as part of the inversion. Without retraining, the performance of the solver deteriorates as the medium changes. Using our light retraining procedures, we obtain the forward simulations effectively throughout the process. We demonstrate our approach to solving FWI problems using 2D geophysical models with high-frequency data.
• Abstract（参考訳）: フルウェーブフォーム・インバージョン(Full Waveform Inversion, FWI)は、境界上の観測データに基づいて、与えられた領域内の波速度分布を推定する逆問題である。 インバージョンは、時間または周波数領域のいずれにおいても、観測データに反復的に適合するデータをシミュレートするために、複数の前方問題を解く必要があるため、計算的に要求されている。 我々は、ヘルムホルツ方程式をフォワードモデルとして用いる周波数領域におけるFWIを考察し、その繰り返し解が反転過程の主要な計算ボトルネックである。 このコストを緩和するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくエンコーダ・ソルバ・プレコンディショナーの学習プロセスを統合する。 エンコーダ・ソルバは、速度媒介パラメータを与えられた離散化されたヘルムホルツ演算子を効果的に前提条件として訓練される。 そして、最適化プロセスのイテレーション間でCNNを再学習することにより、エンコーダソルバをインバージョンの一部として反復的に進化する速度媒体に適用する。 再トレーニングなしでは、媒体が変化するにつれてソルバの性能は低下する。 光再訓練法を用いて, プロセス全体を通して, フォワードシミュレーションを効果的に行う。 高周波データを用いた2次元物理モデルを用いてFWI問題の解法を実証する。

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