論文の概要: Generative Geostatistical Modeling from Incomplete Well and Imaged Seismic Observations with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05136v1
• Date: Thu, 16 May 2024 20:30:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 13:55:28.419080
• Title: Generative Geostatistical Modeling from Incomplete Well and Imaged Seismic Observations with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた不完全坑井・画像地震観測からの地層モデルの作成
• Authors: Huseyin Tuna Erdinc, Rafael Orozco, Felix J. Herrmann,
• Abstract要約: 拡散生成モデルを用いて地下速度モデルを合成する新しい手法を提案する。 本手法は, 完全標本化を必要とせず, 不完全な観測と地震観測を生かし, 高忠実度速度試料を作製する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we introduce a novel approach to synthesizing subsurface velocity models using diffusion generative models. Conventional methods rely on extensive, high-quality datasets, which are often inaccessible in subsurface applications. Our method leverages incomplete well and seismic observations to produce high-fidelity velocity samples without requiring fully sampled training datasets. The results demonstrate that our generative model accurately captures long-range structures, aligns with ground-truth velocity models, achieves high Structural Similarity Index (SSIM) scores, and provides meaningful uncertainty estimations. This approach facilitates realistic subsurface velocity synthesis, offering valuable inputs for full-waveform inversion and enhancing seismic-based subsurface modeling.
• Abstract（参考訳）: 本研究では拡散生成モデルを用いて地下速度モデルを合成する新しい手法を提案する。 従来の手法は広範囲で高品質なデータセットに依存しており、しばしば地下の応用ではアクセスできない。 本手法は, 完全標本化を必要とせず, 不完全な観測と地震観測を利用して高忠実度速度試料を作製する。 その結果, 生成モデルでは, 長距離構造を正確に把握し, 地中構造速度モデルと整合し, 高構造類似度指数(SSIM)スコアを達成し, 有意な不確実性評価を行うことができた。 このアプローチは、実測的な地下速度合成を促進し、フルウェーブフォームインバージョンのための貴重な入力を提供し、地震に基づく地下モデリングを強化する。

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