Predicting Subsurface Layer Thickness and Seismic Wave Velocity Using Deep Learning: Knowledge Distillation Approach
Notice bibliographique
Résumé
Seismic interpretation is a crucial task in geophysics, requiring accurate prediction of subsurface layer thickness and seismic wave velocity. Traditional methods are computationally intensive and often hindered by noise in seismic data. Deep learning offers a promising solution to analyze complex geographical structures, but its computational complexity can be a barrier for deployment. This study introduces a deep learning-based approach enhanced by knowledge distillation (KD) to predict subsurface layer thickness and seismic wave velocity. By leveraging pre-trained convolutional neural networks (CNNs) and Transformers as teacher models, we transfer knowledge to smaller, more efficient student models through multiple knowledge distillation strategies, including cross-architecture, multi-teacher, and self-distillation. Implementing knowledge distillation from a Vision Transformer (ViT) teacher to CNN student models enhances the performance of student models in depth and velocity predictions compared to baseline CNN models without knowledge distillation. Aggregating knowledge from multiple teacher models improves model generalization and reduces overfitting, as evidenced by a decreased gap between training and validation losses. Self-distillation significantly enhanced the performance of simpler architectures like VGG19, achieving over 95% accuracy in several depth and velocity prediction tasks. Our approach was validated using simulated velocity model data, demonstrating that distilling knowledge from deeper, complex models into smaller ones maintains high prediction accuracy while reducing computational requirements. These findings emphasize the efficiency of knowledge distillation in deploying deep learning models in resource-constrained environments. Integrating deep learning with knowledge distillation techniques not only enhances the accuracy of seismic interpretation models but also makes them more feasible for practical applications, offering a powerful tool for seismic exploration and potentially transforming how seismic data is processed for subsurface characterization and accelerating decision-making in exploration and production.
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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 | 0,001 | 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 ».