Physics-guided deep learning for seismic inversion with hybrid training and uncertainty analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The determination of subsurface elastic property models is crucial in quantitative seismic data processing and interpretation. This problem is commonly solved by deterministic physical methods, such as tomography or full-waveform inversion. However, these methods are entirely local and require accurate initial models. Deep learning represents a plausible class of methods for seismic inversion, which may avoid some of the issues of purely descent-based approaches. However, any generic deep learning network capable of relating each elastic property cell value to each sample in a seismic data set would require a very large number of degrees of freedom. Two approaches might be taken to train such a network: first, by invoking a massive and exhaustive training data set and, second, by working to reduce the degrees of freedom by enforcing physical constraints on the model-data relationship. The second approach is referred to as “physics-guiding.” Based on recent progress in wave theory-designed (i.e., physics-based) networks, we have developed a hybrid network design, involving deterministic, physics-based modeling and data-driven deep learning components. From an optimization standpoint, a data-driven model misfit (i.e., standard deep learning) and now a physics-guided data residual (i.e., a wave propagation network) are simultaneously minimized during the training of the network. An experiment is carried out to analyze the trade-off between two types of losses. Synthetic velocity building is used to examine the potential of hybrid training. Comparisons demonstrate that, given the same training data set, the hybrid-trained network outperforms the traditional fully data-driven network. In addition, we perform a comprehensive error analysis to quantitatively compare the fully data-driven and hybrid physics-guided approaches. The network is applied to the SEG salt model data, and the uncertainty is analyzed, to further examine the benefits of hybrid training.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».