Multichannel Wavefield Reconstruction with Slope Assisted Physics Informed Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Summary We introduce a novel approach to interpolate multi-component seismic measurements using Physics Informed Neural Networks. This network is trained to predict both the pressure and horizontal particle acceleration measurements whilst being guided by the local plane wave partial differential equation. The local slope parameter of the plane wave differential equation is simultaneously estimated during the interpolation process using a smaller auxiliary network. The results of the new PINN multicomponent reconstruction algorithm, named MC PINNslope are compared on a synthetic receiver gather against a previous version of PINN-based interpolation that leverages only the pressure data, showing that the addition of measured gradient information in our new implementation allowed us to interpolate sparse acquisition scenarios that even the original PINN-based interpolation could not handle. In the second example, we benchmark the MC PINNslope against a state-of-the-art slope regularized sparsity promoting inversion. The two methods are compared on field data with progressively coarser subsampling, demonstrating that MC PINNslope can outperform the conventional method at sparser recordings. Finally, we showcase the grid-based training feature of MC PINNslope (and PINN-based interpolators in general) interpolating the field seismic data at a denser trace spacing of the original fully sampled field data without the need of retraining.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».