Inverting seismic data to build 3D geological structures is a challenging task due to the overwhelming amount of acquired seismic data, and the very-high computational load due to iterative numerical solutions of the wave equation, as required by industry-standard tools such as Full Waveform Inversion (FWI). For example, in an area with surface dimensions of 4.5km $\times$ 4.5km, hundreds of seismic shot-gather cubes are required for 3D model reconstruction, leading to Terabytes of recorded data. This paper presents a deep learning solution for the reconstruction of realistic 3D models in the presence of field noise recorded in seismic surveys. We implement and analyze a convolutional encoder-decoder architecture that efficiently processes the entire collection of hundreds of seismic shot-gather cubes. The proposed solution demonstrates that realistic 3D models can be reconstructed with a structural similarity index measure (SSIM) of 0.8554 (out of 1.0) in the presence of field noise at 10dB signal-to-noise ratio.


翻译:将地震数据倒置以建立3D地质结构是一项艰巨的任务,因为获得的地震数据数量巨大,以及波方的迭代数字解决方案(如全波变换(FWI)等行业标准工具要求的波形方程式的迭代数字解决方案)导致计算负荷极高。 例如,在一个地表尺寸为4.5km $4.5km的面积区域,3D模型重建需要数以百计的地震镜头采集立方体,从而导致记录的数据达到Terabyte。本文件为在地震调查中记录实地噪音的情况下重建现实的3D模型提供了一个深层次的学习解决方案。我们实施并分析一个可高效处理全套收集数百个地震射电加热立方体的共振动编码脱coder结构。拟议解决方案表明,在10dB信号到噪音比率存在实地噪音的情况下,可以通过结构相似指数测量0.8554(在1.0之间)来重建现实的3D模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月26日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
VIP会员
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员