論文の概要: Leveraging Deep Operator Networks (DeepONet) for Acoustic Full Waveform Inversion (FWI)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10720v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 21:24:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-24 08:15:44.4166
• Title: Leveraging Deep Operator Networks (DeepONet) for Acoustic Full Waveform Inversion (FWI)
• Title（参考訳）: 音響フルウェーブフォームインバージョン(FWI)のためのディープオペレータネットワーク(DeepONet)の活用
• Authors: Kamaljyoti Nath, Khemraj Shukla, Victor C. Tsai, Umair bin Waheed, Christian Huber, Omer Alpak, Chuen-Song Chen, Ligang Lu, Amik St-Cyr,
• Abstract要約: フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は地下特性予測において重要な手法である。 FWIは、地震データから高解像度の地球内部モデルを予測する逆問題を解決する。 本研究では,Deep Operator Networks (DeepONet) を利用してFWIの効率性と精度を向上させる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3036557956750867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Full Waveform Inversion (FWI) is an important geophysical technique considered in subsurface property prediction. It solves the inverse problem of predicting high-resolution Earth interior models from seismic data. Traditional FWI methods are computationally demanding. Inverse problems in geophysics often face challenges of non-uniqueness due to limited data, as data are often collected only on the surface. In this study, we introduce a novel methodology that leverages Deep Operator Networks (DeepONet) to attempt to improve both the efficiency and accuracy of FWI. The proposed DeepONet methodology inverts seismic waveforms for the subsurface velocity field. This approach is able to capture some key features of the subsurface velocity field. We have shown that the architecture can be applied to noisy seismic data with an accuracy that is better than some other machine learning methods. We also test our proposed method with out-of-distribution prediction for different velocity models. The proposed DeepONet shows comparable and better accuracy in some velocity models than some other machine learning methods. To improve the FWI workflow, we propose using the DeepONet output as a starting model for conventional FWI and that it may improve FWI performance. While we have only shown that DeepONet facilitates faster convergence than starting with a homogeneous velocity field, it may have some benefits compared to other approaches to constructing starting models. This integration of DeepONet into FWI may accelerate the inversion process and may also enhance its robustness and reliability.
• Abstract（参考訳）: フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は地下特性予測において重要な物理手法である。 これは地震データから高解像度地球内部モデルを予測する逆問題である。 従来のFWIメソッドは、計算的に要求される。 測地学における逆問題はしばしば、データは地表でのみ収集されるため、限られたデータによって不均一な問題に直面している。 本研究では,Deep Operator Networks (DeepONet) を利用してFWIの効率性と精度を向上させる手法を提案する。 提案手法は地下速度場に対する地震波形を逆転させる。 このアプローチは、地下速度場のいくつかの重要な特徴を捉えることができる。 このアーキテクチャは,他の機械学習手法よりも高い精度で,ノイズの多い地震データに適用可能であることを示す。 また,異なる速度モデルに対する分布外予測を用いて提案手法を検証した。 提案したDeepONetは、いくつかの速度モデルにおいて、他の機械学習手法と同等かつ優れた精度を示している。 FWIのワークフローを改善するため、従来のFWIの開始モデルとしてDeepONet出力を用い、FWI性能を改善することを提案する。 DeepONetは、均一な速度場から始めるよりも高速な収束を促進することが示されているが、開始モデルを構築する他のアプローチと比較して、いくつかの利点があるかもしれない。 このDeepONetをFWIに統合することで、インバージョンプロセスが加速し、堅牢性と信頼性が向上する可能性がある。

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