論文の概要: PreAdaptFWI: Pretrained-Based Adaptive Residual Learning for Full-Waveform Inversion Without Dataset Dependency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11913v1
- Date: Mon, 17 Feb 2025 15:30:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:08:33.555938
- Title: PreAdaptFWI: Pretrained-Based Adaptive Residual Learning for Full-Waveform Inversion Without Dataset Dependency
- Title（参考訳）: PreAdaptFWI:データセット依存のないフルウェーブフォームインバージョンのための事前訓練型適応残差学習
- Authors: Xintong Dong, Zhengyi Yuan, Jun Lin, Shiqi Dong, Xunqian Tong, Yue Li,
- 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、地震データを用いて地下媒体の物理パラメータを反転させる手法である。
異常な性質のため、FWIは局所的なミニマに閉じ込められやすい。
ニューラルネットワークとFWIを組み合わせることで、インバージョンプロセスの安定化が試みられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.719356558714246
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- Abstract: Full-waveform inversion (FWI) is a method that utilizes seismic data to invert the physical parameters of subsurface media by minimizing the difference between simulated and observed waveforms. Due to its ill-posed nature, FWI is susceptible to getting trapped in local minima. Consequently, various research efforts have attempted to combine neural networks with FWI to stabilize the inversion process. This study presents a simple yet effective training framework that is independent of dataset reliance and requires only moderate pre-training on a simple initial model to stabilize network outputs. During the transfer learning phase, the conventional FWI gradients will simultaneously update both the neural network and the proposed adaptive residual learning module, which learns the residual mapping of large-scale distribution features in the network's output, rather than directly fitting the target mapping. Through this synergistic training paradigm, the proposed algorithm effectively infers the physically-informed prior knowledge into a global representation of stratigraphic distribution, as well as capturing subtle variations in inter-layer velocities within local details, thereby escaping local optima. Evaluating the method on two benchmark models under various conditions, including absent low-frequency data, noise interference, and differing initial models, along with corresponding ablation experiments, consistently demonstrates the superiority of the proposed approach.
- 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、地震データを用いて、シミュレーションされた波形と観測された波形の差を最小限に抑えて、地下媒体の物理パラメータを反転させる手法である。
異常な性質のため、FWIは局所的なミニマに閉じ込められやすい。
その結果,ニューラルネットワークとFWIを組み合わせることで,インバージョンプロセスの安定化が図られた。
本研究は、データセット依存に依存せず、ネットワーク出力を安定させるためには、単純な初期モデルによる適度な事前学習しか必要としない、単純で効果的なトレーニングフレームワークを提案する。
転送学習フェーズの間、従来のFWI勾配は、ターゲットマッピングを直接適合させるのではなく、ネットワークの出力における大規模分布特徴の残差マッピングを学習するニューラルネットワークと、提案した適応残差学習モジュールの両方を同時に更新する。
この相乗的学習パラダイムを通じて、提案アルゴリズムは、物理的にインフォームドされた事前知識を、局所的な詳細内の層間速度の微妙な変動を捉え、局所的なオプティマを逃れると共に、階層分布のグローバルな表現に効果的に推論する。
低周波データの欠如、ノイズ干渉、および異なる初期モデルを含む様々な条件下での2つのベンチマークモデルに対する手法の評価は、対応するアブレーション実験とともに、提案手法の優位性を一貫して示している。
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