論文の概要: Diffusion-based subsurface multiphysics monitoring and forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18426v2
• Date: Sun, 4 Aug 2024 22:13:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 20:09:27.111817
• Title: Diffusion-based subsurface multiphysics monitoring and forecasting
• Title（参考訳）: 拡散に基づく地下マルチ物理モニタリングと予測
• Authors: Xinquan Huang, Fu Wang, Tariq Alkhalifah,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ拡散モデルを用いた新しい地下マルチ物理モニタリングおよび予測フレームワークを提案する。 このアプローチは、CO$2$進化の高品質な表現と、それに伴う地下弾性特性の変化を生成することができる。 コンパスモデルに基づく実験では,CO$モニタリングに関連する本質的に複雑な物理現象を,提案手法がうまく捉えることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2193475197905705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Carbon capture and storage (CCS) plays a crucial role in mitigating greenhouse gas emissions, particularly from industrial outputs. Using seismic monitoring can aid in an accurate and robust monitoring system to ensure the effectiveness of CCS and mitigate associated risks. However, conventional seismic wave equation-based approaches are computationally demanding, which hinders real-time applications. In addition to efficiency, forecasting and uncertainty analysis are not easy to handle using such numerical-simulation-based approaches. To this end, we propose a novel subsurface multiphysics monitoring and forecasting framework utilizing video diffusion models. This approach can generate high-quality representations of CO$2$ evolution and associated changes in subsurface elastic properties. With reconstruction guidance, forecasting and inversion can be achieved conditioned on historical frames and/or observational data. Meanwhile, due to the generative nature of the approach, we can quantify uncertainty in the prediction. Tests based on the Compass model show that the proposed method successfully captured the inherently complex physical phenomena associated with CO$_2$ monitoring, and it can predict and invert the subsurface elastic properties and CO$_2$ saturation with consistency in their evolution.
• Abstract（参考訳）: 炭素捕獲貯蔵(CCS)は、特に工業生産からの温室効果ガス排出を緩和する重要な役割を担っている。 地震モニタリングを使用することで、CCSの有効性を確実にし、関連するリスクを軽減するために、正確で堅牢なモニタリングシステムを実現することができる。 しかし、従来の地震波方程式に基づくアプローチは計算的に要求され、リアルタイムの応用を妨げている。 効率性に加えて、予測や不確実性の分析は、そのような数値シミュレーションに基づくアプローチで簡単には処理できない。 そこで本研究では,ビデオ拡散モデルを用いた新しい地下マルチ物理モニタリング・予測フレームワークを提案する。 このアプローチは、CO$2$進化の高品質な表現と、それに伴う地下弾性特性の変化を生成することができる。 再建指導により、過去のフレームや観測データに基づいて予測と逆転が達成される。 一方、アプローチの生成性により、予測の不確かさを定量化することができる。 コンパスモデルに基づく実験の結果、提案手法はCO$2$モニタリングに関連する自然に複雑な物理現象を捕捉し、その進化における表面弾性特性とCO$2$飽和を予測・反転することができることがわかった。

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