5-D Seismic Data Interpolation by Continuous Representation
Notice bibliographique
Résumé
How to represent a seismic wavefield? Traditionally, while seismic wavefields are conceptualized continuously, acquisition geometries capture seismic data discretely using 2-D spatial coordinates. Motivated by recent advances in neural radiance fields for 3-D reconstruction through implicit neural representation, we introduce implicit seismic representation (ISR) for 5-D seismic data interpolation. This approach processes seismic data coordinates as inputs and outputs amplitude values at those coordinates with multilayer perceptrons (MLPs). Due to the continuous nature of the coordinates, ISR can achieve representations at any desired resolution and is easily scalable to a 5-D representation. To achieve a continuous representation of seismic data, we employ a self-supervised learning strategy to train the ISR on observed data. The trained network is then capable of interpolating missing seismic traces by querying every coordinate of the missing data. Our approach’s effectiveness is validated through synthetic and field data experiments, showcasing superior reconstruction abilities. Our findings highlight the potential of the implicit neural representation framework to achieve precise parametrization of continuous seismic wavefields, marking a significant advancement in seismic data processing and analysis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».