Fault representation in structural modelling with implicit neural representations
Notice bibliographique
Résumé
Implicit neural representations have been demonstrated to provide a flexible and scalable framework for computer graphics and three-dimensional modelling and, consequently, have found their way also into geological modelling. These networks are feature-based and resolution-independent, making them effective for modelling geological structures from scattered interface points, units, and structural orientations. Despite the promising characteristics of existing implicit neural representation approaches, modelling faults within implicit neural representations remains a significant challenge. In this work, we present a fault feature encoding approach to represent faults in implicit neural representations, where the discontinuous information is concatenated as additional features of observation points and query points for network input. We apply this methodology first to a synthetic model to evaluate its efficacy, and subsequently to a real-world dataset from a part of the Gullfaks field in the northern North Sea. The modelling results demonstrate the method’s capacity to generate a well-defined implicit scalar field while preserving sharp transitions at fault locations. Moreover, this work mentions the advantages of the presented approach over using Boolean operations and discontinuous activation functions. Furthermore, we discuss the potential opportunity to integrate prior domain knowledge and geophysics datasets into structural modelling by embedding them as model input features or incorporating them as constraints by loss functions. • Implement fault modelling in a neural network-based structural modelling framework. • Conduct a comparative study with conventional fault modelling approaches. • Propose a framework for integrating domain knowledge into structural modelling. • Discuss methods to incorporate geophysical data into structural modelling.
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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 | 0,001 |
| 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 ».