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詹姆斯·哈特利。；杰·罗伯茨；凯尔·米洛纳基斯；杨旭

使用冻结高斯近似进行深度学习地震子结构检测。 （英语） Zbl 1435.86002号

J.计算。物理学。 409，文章ID 109313，19 p.（2020）.
小结：我们提出了一种利用冻结高斯近似（FGA）有效生成的合成高频位移数据训练神经网络的地震界面和空洞检测深度学习算法。在地震成像中，高频数据具有优势，因为它可以提供子结构的高分辨率。然而，为训练神经网络生成足够的合成高频数据集在计算上具有挑战性。基于FGA的高度可扩展计算平台克服了这一瓶颈，FGA来源于半经典理论，通过固定宽度（冻结）高斯波包的总和来近似波场。深度神经网络的训练数据是使用FGA从弹性波方程的正向模拟中生成的。该数据包含准确的旅行时信息（来自射线路径），但不包含准确的振幅信息（即使在非常精细的数值分辨率下，渐近误差也不会缩小到零）。利用这些数据，我们使用开源API GeoSeg构建了卷积神经网络模型，GeoSeg是使用Keras和Tensorflow开发的。在一个简单的模型上，尽管网络仅根据FGA生成的数据进行训练，但可以从谱元方法生成的位移数据中检测成功率高的接口。对使用FGA和谱元方法生成的P波（声波）和P波和S波（弹性波）进行基准测试。此外，对于更复杂的几何形状，包括三层模型、正弦界面和2D口袋模型，显示了具有高精度的结果，其中神经网络由干净和有噪声的数据训练。

引用于1文件

MSC公司：

86甲15 地震学（包括海啸建模）、地震
62M40型 随机字段；图像分析
62M45型 神经网络及从随机过程推断的相关方法

关键词：

地震层析成像；卷积神经网络；弹性波动方程；高频波场；冻结高斯近似；图像分割

软件：

掌中宽带
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.C.Hateley}等人，J.Compute。物理学。409，文章ID 109313，19 p.（2020；Zbl 1435.86002）
全文： DOI程序 arXiv公司

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