Nonstationary seismic reflectivity inversion based on prior-engaged semisupervised deep learning method
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Reflectivity inversion methods based on a stationary convolution model are essential for seismic data processing. They compress the seismic wavelet, and by broadening the bandwidth of seismic data, they assist the interpretation of seismic sections. Unfortunately, they do not apply to realistic nonstationary deconvolution cases in which the seismic wavelet varies as it propagates in the subsurface. Deep learning techniques have been proposed to solve inverse problems in which networks can behave as the regularizer of the inverse problem. Our goal is to adopt a semisupervised deep learning approach to invert reflectivity when the propagating wavelet is considered unknown and time-variant. To this end, we have designed a prior-engaged neural network by unrolling an alternating iterative optimization algorithm, in which convolutional neural networks are used to solve two subproblems. One is to invert the reflectivity, and the other is to estimate the time-varying wavelets. In general, it is well known that, when working with geophysical inverse problems such as ours, one has limited access to labeled data for training the network. We circumvent the problem by training the network via a data-consistency cost function in which seismic traces are honored. Reflectivity estimates also are honored at spatial coordinates in which true reflectivity series derived from borehole data are available. The cost function also penalizes time-varying wavelets from varying abruptly along the spatial direction. Experiments are conducted to find the effectiveness of our method. We also compare our approach to a nonstationary blind deconvolution algorithm based on regularized inversion. Our findings reveal that the developed method improves the vertical resolution of seismic sections with noticeable correlation coefficient improvements over the nonstationary blind deconvolution. In addition, our method is less sensitive to initial estimates of nonstationary wavelets. Moreover, it needs less human intervention when setting parameters than regularized inversion.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».