
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,877 |
تعداد مقالات | 74,134 |
تعداد مشاهده مقاله | 137,824,830 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 107,229,162 |
وارونسازی شکل موج کامل با استفاده از یک شبکه عصبی بازگشتی مبتنی بر فیزیک مسئله | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
دوره 51، شماره 2، شهریور 1404، صفحه 325-338 اصل مقاله (1.35 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2025.390086.1007668 | ||
نویسندگان | ||
مهدی سعادت؛ حسین هاشمی؛ مجید نبی بیدهندی* | ||
گروه فیزیک زمین، مؤسسه ژئوفیزیک، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
وارونسازی شکل موج کامل روشی برای تخمین خواص الاستیک محیط است که همه اطلاعات موجود در دادههای لرزهای، شامل اطلاعات دامنه، فاز و فرکانس، را برای تخمین مدلهایی با قدرت تفکیک بالا بهکار میگیرد. این روش در تصویرسازی صحیح لرزهای اهمیت ویژهای دارد، اما با چالشهایی چون نیاز به زمان و توان محاسباتی بالا و وابستگی به مدل اولیه مواجه است. پژوهشگران متعددی سعی در استفاده از روشهای یادگیری عمیق برای غلبه بر چالشهای مسئله وارونسازی شکل موج کامل داشتهاند. این مقاله نیز یک بلوک یادگیری عمیق بازگشتی مبتنیبر معادله موج ارائه میدهد که سرعت محیط با ماتریس وزنی یکی از لایههای آن، مرتبط است. در فرایندی تکراری، از این بلوک برای پیشبینی داده لرزهای استفاده میشود و سپس با مقایسه با داده مشاهدهای، تابع خطاو گرادیان آن محاسبه و وزنهای شبکه، شامل مدل سرعتی، بهروزرسانی میشود. مزیت این روش، سرعت بالای محاسبات است، چراکه استفاده همزمان از واحد پردازش گرافیکی و شبیهسازی دستهای و موازی چشمههای مختلف موجب تسریع چند صد برابری فرایند میشود. الگوریتم پیشنهادی بر مدل مارموزی برای شبیهسازی دادههای مصنوعی و وارونسازی شکل موج کامل اعمال شد. همچنین، روشهای بهینهسازی مرسوم در یادگیری عمیق مورد ارزیابی قرار گرفتند که از این بین روش مومنتوم انطباقی بهترین عملکرد را از خود نشان داد، بهطوریکه شاخص شباهت ساختاری مابین مدل صحیح و مدل بازسازیشده، از 73/0 برای روش سریعترین شیب، که روش متداول بهینهسازی در مسئله وارونسازی شکل موج است، به 77/0 برای روش مومنتوم انطباقی افزایش یافته است. | ||
کلیدواژهها | ||
وارونسازی؛ شکل موج کامل؛ یادگیری عمیق؛ مبتنیبر فیزیک؛ شبکه عصبی بازگشتی | ||
مراجع | ||
Aggarwal, C. C. (2023). Neural Networks and Deep Learning (2nd ed.). Springer, Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-29642-0 Aki, K., & Richards, P. G. (2002). Quantitative seismology (2nd ed.). Sausalito, CA: University Science Books. Alkhalifah, T. (2016). Full waveform inversion in an anisotropic world: Where are the parameters hiding?. EAGE Publications. https://doi.org/10.3997/9789462822023.
Araya-Polo, M., Jennings, J., Adler, A., & Dahlke, T. (2018). Deep-learning tomography. The Leading Edge, 37(1), 58-66. Aster, R. C., Borchers, B., & Thurber, C. H. (2018). Parameter estimation and inverse problems (3rd ed.). Amsterdam, Netherlands: Elsevier. Biswas, R., Sen, M. K., Das, V., & Mukerji, T. (2019). Prestack and poststack inversion using a physics-guided convolutional neural network. Interpretation, 7(3), SE161-SE174. Boonyasiriwat, C., Valasek, P., Routh, P., Cao, W., Schuster, G. T., & Macy, B. (2009). A multiscale method for time-domain waveform tomography, Geophysics, 74(6), WCC59–WCC68. Dablain, M. A. (1986). The application of high-order differencing to the scalar wave equation. Geophysics, 51, 54–66. http://dx.doi.org/10.1190/1.1442040 Dhara, A., & Sen, M. K. (2022). Physics-guided deep autoencoder to overcome the need for a starting model for full-waveform inversion. The Leading Edge, 41(6), 375–381. https://doi.org/10.1190/tle41060375.1. Hashemi, H., Saadat, M., Bidhendi, M. N., & De Groot, P. (2021). Incorporating acquisition geometry in deep learning-based full waveform inversion. In 82nd EAGE Annual Conference & Exhibition, 2021(1), 1-5. European Association of Geoscientists & Engineers. Karniadakis, G. E., Kevrekidis, I. G., Lu, L., Perdikaris, P., Wang, S., & Yang, L. (2021). Physics-informed machine learning. Nature Reviews Physics, 3, 422–440. Li, S., Liu, B., Ren, Y., Chen, Y., Yang, S., & Wang, Y. (2019). Deep learning inversion of seismic data. IEEE Transactions on Image Processing, 58(3), 2135–2149. https://doi.org/10.48550/arXiv.1901.07733 Ren, Y., Xu, X., Yang, S., Nie, L., & Chen, Y. (2020). A physics-based neural network way to perform seismic full waveform inversion. IEEE Access, 8, 112266–112277. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2997921 Saadat, M., Fakhari, M. G., Shoar, B. H., Salehi, E., & Aghazade, K. (2024a). Deep Semantic Segmentation for Automated Seismic Velocity Analysis. In 85th EAGE Annual Conference & Exhibition, 2024(1), European Association of Geoscientists & Engineers. Saadat, M., Hashemi, H., & Nabi-Bidhendi, M. (2024b). Generalizable data driven full waveform inversion for complex structures and severe topographies. Petroleum Science, 21(6), 4025-4033. Saadat, M., Salehi, E., Etminan, M., Yousefzadeh, A., & Nezamoleslami, H. (2022). Enhanced collapse feature extraction from high-resolution seismic data using convolutional neural network. Second EAGE Digitalization Conference and Exhibition, Vienna, Austria. https://doi.org/10.3997/2214-4609.202239084 Schuster, G. T. (2017). Seismic inversion investigations in geophysics no. 20. SEG. https://doi.org/10.1190/1.9781560803423 Song, C., & Alkhalifah, T. (2020). Wavefield reconstruction inversion via machine learned functions. SEG 2020, Houston. https://doi.org/10.1190/segam2020-3427351.1 Sun, B., & Alkhalifah, T. (2022). ML-misfit: A neural network formulation of the misfit function for full-waveform inversion. Frontiers in Earth Science, 10. https://doi.org/10.3389/feart.2022.1011825 Tarantola, A. (1984). Inversion of seismic reflection data in the acoustic approximation. Geophysics, 49(8). https://doi.org/10.1190/1.1441754 Versteeg, Roelof. (1994). The Marmousi experience: Velocity model determination on a synthetic complex data set. The Leading Edge. 13 (9), 927–936. doi:10.1190/1.1437051 Virieux, J., & Operto, S. (2009). An overview of full waveform inversion in exploration geophysics. Geophysics, 74(6), WCC1–WCC26. https://doi.org/10.1190/1.3238367 Wu, Y., & Lin, Y. (2019). InversionNet: A real time and accurate full waveform inversion with CNNs and continuous CRFs. IEEE Transcriptions of Computational Imaging. arXiv: 1811.0775v2. https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.07875 Yang, F., & Ma, J. (2018). Deep-learning inversion: A next-generation seismic velocity model building method. Geophysics, 84(4). https://doi.org/10.1190/geo2018-0249.1 Zhang, Z., & Lin, Y. (2020). Data-driven seismic waveform inversion: A study on robustness and generalization. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 58(10), 6900–6913. https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2977635 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 297 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 251 |