論文の概要: A Noise-robust Multi-head Attention Mechanism for Formation Resistivity Prediction: Frequency Aware LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03849v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 08:31:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 15:49:43.762885
• Title: A Noise-robust Multi-head Attention Mechanism for Formation Resistivity Prediction: Frequency Aware LSTM
• Title（参考訳）: 比抵抗予測のためのノイズロスト型マルチヘッドアテンション機構:周波数認識LSTM
• Authors: Yongan Zhang, Junfeng Zhao, Jian Li, Xuanran Wang, Youzhuang Sun, Yuntian Chen, Dongxiao Zhang,
• Abstract要約: 生成比抵抗の予測は, 石油・ガス貯留層の評価において重要な役割を担っている。 従来の坑井検層技術では、ボアホールの正確な比抵抗を測定することができない。 周波数認識LSTMを構築するために,周波数認識フレームワークと時間的アンチノイズブロックを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.466740264582114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The prediction of formation resistivity plays a crucial role in the evaluation of oil and gas reservoirs, identification and assessment of geothermal energy resources, groundwater detection and monitoring, and carbon capture and storage. However, traditional well logging techniques fail to measure accurate resistivity in cased boreholes, and the transient electromagnetic method for cased borehole resistivity logging encounters challenges of high-frequency disaster (the problem of inadequate learning by neural networks in high-frequency features) and noise interference, badly affecting accuracy. To address these challenges, frequency-aware framework and temporal anti-noise block are proposed to build frequency aware LSTM (FAL). The frequency-aware framework implements a dual-stream structure through wavelet transformation, allowing the neural network to simultaneously handle high-frequency and low-frequency flows of time-series data, thus avoiding high-frequency disaster. The temporal anti-noise block integrates multiple attention mechanisms and soft-threshold attention mechanisms, enabling the model to better distinguish noise from redundant features. Ablation experiments demonstrate that the frequency-aware framework and temporal anti-noise block contribute significantly to performance improvement. FAL achieves a 24.3% improvement in R2 over LSTM, reaching the highest value of 0.91 among all models. In robustness experiments, the impact of noise on FAL is approximately 1/8 of the baseline, confirming the noise resistance of FAL. The proposed FAL effectively reduces noise interference in predicting formation resistivity from cased transient electromagnetic well logging curves, better learns high-frequency features, and thereby enhances the prediction accuracy and noise resistance of the neural network model.
• Abstract（参考訳）: 生成比抵抗の予測は, 石油・ガス貯留層の評価, 地熱資源の同定と評価, 地下水検出・モニタリング, 炭素捕獲・貯蔵において重要な役割を担っている。 しかし、従来の坑井検層法では正確な比抵抗を測定することができず、ケースド・ボアホール比抵抗検層法は高周波災害(高周波特性におけるニューラルネットワークによる不適切な学習の問題)やノイズ干渉といった課題に遭遇し、精度に悪影響を及ぼす。 これらの課題に対処するため、周波数認識LSTM(FAL)を構築するために、周波数認識フレームワークと時間的アンチノイズブロックを提案する。 周波数認識フレームワークはウェーブレット変換を通じてデュアルストリーム構造を実装しており、ニューラルネットワークは時系列データの高周波と低周波のフローを同時に処理できるため、高周波災害を回避することができる。 時間的アンチノイズブロックは、複数のアテンション機構とソフトスレッショルドアテンション機構を統合し、余分な特徴とノイズをよりよく区別することができる。 アブレーション実験により、周波数認識フレームワークと時間的アンチノイズブロックが性能改善に大きく寄与することが示された。 FALはLSTMよりもR2を24.3%改善し、全モデルの中で最高の0.91に達した。 強靭性実験では、FALに対するノイズの影響はベースラインの約1/8であり、FALの耐雑音性を確認する。 提案したFALは、入射過渡電磁坑井検層曲線から生成比抵抗を予測する際のノイズ干渉を効果的に低減し、高周波特性をよりよく学習し、ニューラルネットワークモデルの予測精度と耐雑音性を向上させる。

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