Toward a Semisupervised Machine Learning Application to Seismic Facies Classification
Notice bibliographique
Résumé
Summary Seismic facies classification is a machine learning task that maps seismic attributes to classes. The training data for these problems are commonly governed by wells, which are characteristically sparse. Most seismic facies classification problems utilize supervised machine learning algorithms, but supervised algorithms are prone to overfitting in the presence of minimal training data. However, semisupervised algorithms are designed for problems with small training sets because they incorporate both the labelled and the unlabelled data during training. Semisupervised algorithms are largely unexplored in geoscience applications, and we explore their potential here on a study using the 2D SEAM model. We provide a workflow for performing seismic classification of this synthetic model that consists of four stages. The earlier stages synthesize the seismic data from the model and build the classes for the labelled data using unsupervised learning. A latter stage involves estimating a ground-truth facies model using machine learning where the training data amount to roughly 0.2% of the full dataset. We show that our semisupervised algorithm can capture more detail compared to a popular supervised algorithm, XGBoost, and this supports the hypothesis that semisupervised algorithms can recover better predictions than supervised methods in the context of minimal training data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».