論文の概要: Enhanced anomaly detection in well log data through the application of ensemble GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19875v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 17:36:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:24.873250
• Title: Enhanced anomaly detection in well log data through the application of ensemble GANs
• Title（参考訳）: アンサンブルGANを用いた井戸ログデータの異常検出の高速化
• Authors: Abdulrahman Al-Fakih, A. Koeshidayatullah, Tapan Mukerji, SanLinn I. Kaka,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は,画像データセットのデータ分布のモデル化において大きな成功を収めている。 本研究では、アンサンブルGANフレームワークを拡張し、ウェルログデータの分布をキャプチャし、これらの分布の外側に落下する異常を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.392411404660863
• License:
• Abstract: Although generative adversarial networks (GANs) have shown significant success in modeling data distributions for image datasets, their application to structured or tabular data, such as well logs, remains relatively underexplored. This study extends the ensemble GANs (EGANs) framework to capture the distribution of well log data and detect anomalies that fall outside of these distributions. The proposed approach compares the performance of traditional methods, such as Gaussian mixture models (GMMs), with EGANs in detecting anomalies outside the expected data distributions. For the gamma ray (GR) dataset, EGANs achieved a precision of 0.62 and F1 score of 0.76, outperforming GMM's precision of 0.38 and F1 score of 0.54. Similarly, for travel time (DT), EGANs achieved a precision of 0.70 and F1 score of 0.79, surpassing GMM 0.56 and 0.71. In the neutron porosity (NPHI) dataset, EGANs recorded a precision of 0.53 and F1 score of 0.68, outshining GMM 0.47 and 0.61. For the bulk density (RHOB) dataset, EGANs achieved a precision of 0.52 and an F1 score of 0.67, slightly outperforming GMM, which yielded a precision of 0.50 and an F1 score of 0.65. This work's novelty lies in applying EGANs for well log data analysis, showcasing their ability to learn data patterns and identify anomalies that deviate from them. This approach offers more reliable anomaly detection compared to traditional methods like GMM. The findings highlight the potential of EGANs in enhancing anomaly detection for well log data, delivering significant implications for optimizing drilling strategies and reservoir management through more accurate, data-driven insights into subsurface characterization.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は、画像データセットのデータ分散をモデル化する上で、大きな成功を収めている。 本研究は、アンサンブルGAN(EGAN)フレームワークを拡張し、ウェルログデータの分布をキャプチャし、これらの分布の外にある異常を検出する。 提案手法は,ガウス混合モデル (GMM) などの従来の手法と,予測データ分布外の異常を検出するEGANを比較した。 ガンマ線(GR)データセットでは、EGANsは精度0.62とF1スコア0.76を達成し、GMMの精度0.38とF1スコア0.54を上回った。 同様に、旅行時間(DT)では、EGANsの精度は0.70、F1のスコアは0.79で、GMM 0.56、0.71を上回った。 中性子ポロシティ(NPHI)データセットでは、EGANsの精度は0.53、F1のスコアは0.68で、GMM 0.47と0.61を上回った。 バルク密度(RHOB)データセットでは、EGANは精度0.52とF1スコア0.67を達成し、GMMをわずかに上回り、精度0.50とF1スコア0.65を得た。 この研究の斬新さは、ログデータ分析にEGANを適用し、データパターンを学習し、それらから逸脱する異常を識別する能力を示すことである。 このアプローチは、GMMのような従来の手法と比較して、より信頼性の高い異常検出を提供する。 この知見は、坑井掘削戦略の最適化や貯水池管理において、地下のキャラクタリゼーションに関するより正確でデータ駆動的な洞察を通じて、EGANが異常検出を強化する可能性を強調している。

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