論文の概要: Deploying Self-Supervised Learning for Real Seismic Data Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11109v1
• Date: Mon, 11 May 2026 18:13:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.349604
• Title: Deploying Self-Supervised Learning for Real Seismic Data Denoising
• Title（参考訳）: 実地震データ復調のための自己監督型学習の展開
• Authors: Giovanny A. M. Arboleda, Claudio D. T. de Souza, Carlos E. M. dos Anjos, Lessandro de S. S. Valente, Roosevelt de L. Sardinha, Albino Aveleda, Pablo M. Barros, André Bulcão, Alexandre G. Evsukoff,
• Abstract要約: 実地震データに対して, 制御条件下でのノイズ・アズ・クリーン法(NaC法)を評価した。 以上の結果から, 合成付加白色ガウスノイズ (AWGN) はNaC法における地震データのデノナイズに不適切であることが示唆された。 NaCは単純な、効果的で、モデルに依存しない手法であり、実際の地震データをデノナイズするための実現可能な解決策である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.465641515183567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has emerged as a promising approach to seismic data denoising as it does not require clean reference data. In this work, the deployment of the Noisy-as-Clean (NaC) method was evaluated for real seismic data denoising under controlled conditions. Two independent seismic acquisitions, each comprising noisy and filtered data, were organized into four real datasets. The NaC SSL method was adapted to add real noise to the noisy input, controlled by a parameter. An experimental protocol with ten experiments was designed to compare different strategies for deploying the NaC SSL method with the supervised learning baseline, using identical network topology and hyperparameters. The models were evaluated in terms of denoising performance, computational cost, and generalization capability. The results show that the synthetic additive white Gaussian noise (AWGN) is inadequate for the denoising of seismic data within the NaC method, and performance strongly depends on the compatibility between the injected and actual noise characteristics. Furthermore, both the characteristics of the seismic data and the noise level influence the performance of the model. Self-supervised fine-tuning on test data has improved SSL performance, whereas no such gain was observed for fine-tuning of supervised models. Finally, NaC has shown to be a simple, effective, and model-independent method that offers a feasible solution for the denoising of real seismic data.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習 (SSL) は, クリーンな参照データを必要としないため, 地震データに有望なアプローチとして出現している。 本研究では, 制御条件下での実地震データに対して, ノイズ・アズ・クリーン法(NaC法)の展開を評価した。 ノイズとフィルタデータからなる2つの独立した地震探査を4つの実際のデータセットに分類した。 NaC SSL法は、パラメータによって制御されたノイズ入力に真のノイズを加えるように適応された。 ネットワークトポロジとハイパーパラメータを用いて、NaC SSLメソッドを教師付き学習ベースラインにデプロイするための異なる戦略を比較するために、10の実験的なプロトコルが設計された。 これらのモデルは, 性能, 計算コスト, 一般化能力の観点から評価した。 その結果,NaC法では, 合成付加白色ガウスノイズ (AWGN) は耐震性に乏しく, インジェクションと実際の騒音特性の相違に強く依存していることがわかった。 さらに、地震データの特徴と騒音レベルの両方がモデルの性能に影響を及ぼす。 テストデータの自己教師付き微調整はSSL性能を改善したが、教師付きモデルの微調整にはそのような改善は見られなかった。 最後に、NaCは単純な、効果的で、モデルに依存しない方法であり、実際の地震データをデノナイズするための実現可能な解決策であることを示した。

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