A fine‐tuning workflow for automatic first‐break picking with deep learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract First‐break picking is an essential step in seismic data processing. For reliable results, first arrivals should be picked by an expert. This is a time‐consuming procedure and subjective to a certain degree, leading to different results for different operators. In this study, we have used a U‐Net architecture with residual blocks to perform automatic first‐break picking based on deep learning. Focusing on the effects of weight initialization on first‐break picking, we conduct this research by using the weights of a pre‐trained network that is used for object detection on the ImageNet dataset. The efficiency of the proposed method is tested on two real datasets. For both datasets, we pick manually the first breaks for less than 10 of the seismic shots. The pre‐trained network is fine‐tuned on the picked shots, and the rest of the shots are automatically picked by the neural network. It is shown that this strategy allows to reduce the size of the training set, requiring fine‐tuning with only a few picked shots per survey. Using random weights and more training epochs can lead to a lower training loss, but such a strategy leads to overfitting as the test error is higher than the one of the pre‐trained network. We also assess the possibility of using a general dataset by training a network with data from three different projects that are acquired with different equipment and at different locations. This study shows that if the general dataset is created carefully it can lead to more accurate first‐break picking; otherwise, the general dataset can decrease the accuracy. Focusing on near‐surface geophysics, we perform traveltime tomography and compare the inverted velocity models based on different first‐break picking methodologies. The results of the inversion show that the first breaks obtained by the pre‐trained network lead to a velocity model that is closer to the one obtained from the inversion of expert‐picked first breaks.
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.
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 | 0,000 |
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 découle