Multi-geophysical information neural network for seismic tomography
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Velocity is a key parameter in geophysics, particularly in near-surface studies, wherein subsurface structures are shaped by complex geologic processes. Accurate modeling of such structures is critical for imaging deeper formations and improving subsurface interpretations. Modern data acquisition techniques, such as digital geologic outcrops and micrologging, provide valuable structural information that enhances the accuracy of near-surface velocity models. Traveltime tomography has long been a widely used approach for near-surface velocity modeling. However, its application is often constrained by challenges surrounding the management of complex grid configurations and the nonlinear nature of inversion, particularly when integrating data sets of varying types, scales, and resolutions. Physics-informed neural networks have recently emerged as a promising solution to these challenges. Nevertheless, the inherent underdetermination in inversion means that these methods continue to suffer from issues with nonuniqueness and limited resolution, rendering them insufficient for near-surface modeling. To address these challenges, a novel method, the multi-geophysical information neural network for seismic tomography (MINN-tomo), is developed. This approach directly incorporates diverse data sets into the loss function, providing a unified framework for handling data fusion across different scales during nonlinear inversion. Considering data acquisition for the near-surface, geologic outcrops and micrologging are incorporated to ensure spatial continuity and improve the velocity resolution, thereby enhancing the accuracy of the near-surface velocity model. The flexibility and efficiency of MINN-tomo are verified using four representative synthetic models: one featuring significant near-surface characteristics, one based on the rugged seabed topography of the South China Sea, one derived from the near-surface segment of the Foothill model, and the standard Marmousi model. Additionally, the impact of key parameters within the developed framework is evaluated, highlighting its robustness and adaptability.
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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 | 0,000 |
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 ».