full-waveform inversion | BriefGPT

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弹性全波形反演：问题的物理学如何改善数据驱动技术？
基于弹性散射理论和深度学习技术，本文提出了一种基于物理问题的时间谐波全波形反演方法，以增强解的准确性，并通过修改变分自编码器的结构引入了一种基于物理问题的概率深度学习方法，能够探索解的不确定性。为了评估提出的方法的性能和准确性，并鉴于该领域
PDFa month ago
物理引导下的地球物理监测生成式人工智能工具包
借助物理原理指导的扩散模型，引入 EdGeo 工具包生成高保真速度图，用于微调精简机器学习模型；实验证明，使用 EdGeo 生成的数据进行微调可获得优质速度图，尤其适合表示特殊特征，优于其他现有方法。
PDF6 months ago
WISE: 基于井下扩展的全波形变分推断
引入一种概率技术，采用变分推理和条件归一化流方法来量化迁移速度模型的不确定性及其对成像的影响。通过将生成人工智能与物理启发式共享图像聚合相结合，减少对准确初始速度模型的依赖。考虑的案例研究证明了其在生成与数据条件相关的迁移速度模型时的有效性
PDF7 months ago
一种无监督的深度学习方法用于波动方程反问题
通过深度神经网络的无监督学习方法，提出了一种重构地下物理速度参数的方法，不需要标记的训练数据集，表现优于传统方法。
PDF8 months ago
基于自动微分的耦合时序全波形反演方法研究及其在地下流问题中的应用
本研究提出并应用了一种新颖的框架，通过结合全波形反演、地下流动过程和岩石物理模型来估计岩石渗透率和孔隙度等地下性质，其使用计算效率和编程效率的最佳平衡，并能够同时模拟岩石物理模型的参数，以预测储层的性能并优化储层管理。
PDF5 years ago