論文の概要: Integrating Physics of the Problem into Data-Driven Methods to Enhance Elastic Full-Waveform Inversion with Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05153v2
• Date: Thu, 21 Nov 2024 18:08:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:15:26.980037
• Title: Integrating Physics of the Problem into Data-Driven Methods to Enhance Elastic Full-Waveform Inversion with Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 不確実性量子化による弾性フルウェーブフォームインバージョンを実現するためのデータ駆動手法への問題の物理の統合
• Authors: Vahid Negahdari, Seyed Reza Moghadasi, Mohammad Reza Razvan,
• 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、非線形反復型地震探査技術である。 FWIは地下物理特性の詳細な推定を行うことができる。 FWIの強い非線形性は、局所ミニマにおける最適化をトラップすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Full-Waveform Inversion (FWI) is a nonlinear iterative seismic imaging technique that, by reducing the misfit between recorded and predicted seismic waveforms, can produce detailed estimates of subsurface geophysical properties. Nevertheless, the strong nonlinearity of FWI can trap the optimization in local minima. This issue arises due to factors such as improper initial values, the absence of low frequencies in the measurements, noise, and other related considerations. To address this challenge and with the advent of advanced machine-learning techniques, data-driven methods, such as deep learning, have attracted significantly increasing attention in the geophysical community. Furthermore, the elastic wave equation should be included in FWI to represent elastic effects accurately. The intersection of data-driven techniques and elastic scattering theories presents opportunities and challenges. In this paper, by using the knowledge of elastic scattering (physics of the problem) and integrating it with machine learning techniques, we propose methods for the solution of time-harmonic FWI to enhance accuracy compared to pure data-driven and physics-based approaches. Moreover, to address uncertainty quantification, by modifying the structure of the Variational Autoencoder, we introduce a probabilistic deep learning method based on the physics of the problem that enables us to explore the uncertainties of the solution. According to the limited availability of datasets in this field and to assess the performance and accuracy of the proposed methods, we create a comprehensive dataset close to reality and conduct a comparative analysis of the presented approaches to it.
• 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、記録された地震波形と予測された地震波形のミスフィットを低減し、地下物理特性の詳細な推定を行う非線形反復型地震イメージング技術である。 それでも、FWIの強い非線形性は、局所ミニマにおける最適化をトラップすることができる。 この問題は、不適切な初期値、測定における低周波の欠如、ノイズ、その他の関連する考慮事項などの要因によって生じる。 この課題に対処し、先進的な機械学習技術の出現とともに、深層学習のようなデータ駆動手法は、地球物理学界で著しく注目を集めている。 さらに、弾性効果を正確に表現するために、弾性波方程式をFWIに含めるべきである。 データ駆動技術と弾性散乱理論の交差は、機会と課題を提示する。 本稿では、弾性散乱(問題の物理)の知識を用いて機械学習技術と統合することにより、時間調和FWIの解法を提案し、純粋なデータ駆動および物理に基づくアプローチと比較して精度を向上させる。 さらに,不確かさの定量化に対処するため,変分オートエンコーダの構造を変更することにより,問題の物理に基づく確率論的深層学習手法を導入し,解の不確かさを探索する。 この分野でのデータセットの可用性の制限と提案手法の性能と精度を評価するため,我々は,現実に近い包括的データセットを作成し,提案手法の比較分析を行う。

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