Using Generative Models for Seismic Processing and Velocity Model Building
Notice bibliographique
Résumé
Summary Generative models have recently demonstrated the potential to learn and sample complex distributions, making these tools invaluable for seismic applications, such as seismic processing and full waveform inversion (FWI) regularization Taufik et al., 2024 ). In seismic applications, the key is to store the distribution of the expected potential solutions of the inverse problem, the prior, in the generative neural network and then conditionally sample the generative model using the available data to guide the generation to the actual solution. In the Bayesian framework, we train the network to store the prior, p(solution), in a conditional manner, p(solution|data), as we train with the likelihood, p(data|solution). We demonstrate this generative feature on two examples using two popular generative models: foundational diffusion models for processing of seismic shot gathers that are capable of adapting to real data, and generative pretraining transformers (GPTs) for velocity model building from shallow to deep using seismic images and wells as conditions for sampling ( Harsuko et al., 2024 ). In the Bayesian framework, both methods can admit approximate posterior distributions for uncertainty quantification (UQ).
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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 ».