論文の概要: A generative foundation model for an all-in-one seismic processing framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01111v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 07:01:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:18.935333
• Title: A generative foundation model for an all-in-one seismic processing framework
• Title（参考訳）: オールインワン地震処理フレームワークのための生成基礎モデル
• Authors: Shijun Cheng, Randy Harsuko, Tariq Alkhalifah,
• Abstract要約: 生成的震源モデル(GSFM)は、生成的拡散モデル(GDM)に基づく統一的な枠組みである 目標指向拡散過程予測を採用することにより、GSFMは精度を損なうことなく計算効率を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.499907423888049
• License:
• Abstract: Seismic data often face challenges in their utilization due to noise contamination, incomplete acquisition, and limited low-frequency information, which hinder accurate subsurface imaging and interpretation. Traditional processing methods rely heavily on task-specific designs to address these challenges and fail to account for the variability of data. To address these limitations, we present a generative seismic foundation model (GSFM), a unified framework based on generative diffusion models (GDMs), designed to tackle multi-task seismic processing challenges, including denoising, backscattered noise attenuation, interpolation, and low-frequency extrapolation. GSFM leverages a pre-training stage on synthetic data to capture the features of clean, complete, and broadband seismic data distributions and applies an iterative fine-tuning strategy to adapt the model to field data. By adopting a target-oriented diffusion process prediction, GSFM improves computational efficiency without compromising accuracy. Synthetic data tests demonstrate GSFM surpasses benchmarks with equivalent architectures in all tasks and achieves performance comparable to traditional pre-training strategies, even after their fine-tuning. Also, field data tests suggest that our iterative fine-tuning approach addresses the generalization limitations of conventional pre-training and fine-tuning paradigms, delivering significantly enhanced performance across diverse tasks. Furthermore, GSFM's inherent probabilistic nature enables effective uncertainty quantification, offering valuable insights into the reliability of processing results.
• Abstract（参考訳）: 地震データはしばしば、ノイズ汚染、不完全取得、低周波情報の制限による利用上の課題に直面しており、正確な地下イメージングや解釈を妨げている。 従来の処理方法は、これらの課題に対処するためにタスク固有の設計に大きく依存しており、データの多様性を考慮できない。 これらの制約に対処するために、生成拡散モデル(GDM)に基づく統合フレームワークである生成震源モデル(GSFM)を提案し、ノイズ減衰、補間、低周波外挿などのマルチタスク地震処理課題に対処する。 GSFMは、合成データの事前学習段階を利用して、クリーンで完全でブロードバンドな地震データ分布の特徴を捉え、モデルのフィールドデータへの適応に反復的な微調整戦略を適用している。 目標指向拡散過程予測を採用することにより、GSFMは精度を損なうことなく計算効率を向上させる。 合成データテストでは、GSFMはすべてのタスクで同等のアーキテクチャを持つベンチマークを超越し、微調整後の従来の事前トレーニング戦略に匹敵するパフォーマンスを実現している。 また、フィールドデータテストにより、従来の事前学習および微調整のパラダイムの一般化の限界に対処し、多様なタスクに対して大幅な性能向上を実現することが示唆された。 さらに、GSFMの本質的な確率的性質は、有効な不確実性定量化を可能にし、処理結果の信頼性に関する貴重な洞察を提供する。

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