論文の概要: Ambient Noise Full Waveform Inversion with Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15013v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 21:50:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 20:07:59.665268
• Title: Ambient Noise Full Waveform Inversion with Neural Operators
• Title（参考訳）: ニューラル演算子を用いた環境騒音フル波形インバージョン
• Authors: Caifeng Zou, Zachary E. Ross, Robert W. Clayton, Fan-Chi Lin, Kamyar Azizzadenesheli,
• Abstract要約: 近年の研究では、ニューラル演算子と呼ばれる新しい機械学習モデルが、従来の方法よりもはるかに高速にエラストダイナミック波動方程式のオーダーを解くことができることが示されている。 実地震データに対する完全な波形インバージョンに対するニューラル演算子の最初の応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.44207799108199
• License:
• Abstract: Numerical simulations of seismic wave propagation are crucial for investigating velocity structures and improving seismic hazard assessment. However, standard methods such as finite difference or finite element are computationally expensive. Recent studies have shown that a new class of machine learning models, called neural operators, can solve the elastodynamic wave equation orders of magnitude faster than conventional methods. Full waveform inversion is a prime beneficiary of the accelerated simulations. Neural operators, as end-to-end differentiable operators, combined with automatic differentiation, provide an alternative approach to the adjoint-state method. Since neural operators do not involve the Born approximation, when used for full waveform inversion they have the potential to include additional phases and alleviate cycle-skipping problems present in traditional adjoint-state formulations. In this study, we demonstrate the first application of neural operators for full waveform inversion on a real seismic dataset, which consists of several nodal transects collected across the San Gabriel, Chino, and San Bernardino basins in the Los Angeles metropolitan area.
• Abstract（参考訳）: 地震波伝播の数値シミュレーションは, 速度構造の調査と地震危険度評価の改善に不可欠である。 しかし、有限差分や有限要素といった標準的な手法は計算的に高価である。 近年の研究では、ニューラル演算子と呼ばれる新しい機械学習モデルが、従来の方法よりもはるかに高速にエラストダイナミック波動方程式のオーダーを解くことができることが示されている。 フルウェーブフォームインバージョンは、加速されたシミュレーションの基本的な利点である。 ニューラル作用素は、エンドツーエンドの微分可能作用素として、自動微分と組み合わせることで、随伴状態法に代わるアプローチを提供する。 ニューラル作用素はボルン近似を含まないため、フルウェーブフォームインバージョンに使用すると、従来の随伴状態の定式化に存在する追加位相を含ませ、サイクルスキッピング問題を緩和する可能性がある。 本研究では, ロサンゼルス大都市圏のサンガブリエル, チノ, サンバーナーディーノ盆地にまたがる数個の海流から成る実地震データセットに対して, ニューラル演算子の完全な波形インバージョンへの最初の応用を実証した。

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