Initial Experiments on Improving Seismic Data Inversion with Deep Learning

反演(地质) 工作流程 深度学习 计算机科学 地震反演 人工智能 地质学 算法 机器学习 地震学 数据同化 数据库 构造学 物理 气象学
作者
Lei Huang,Miguel Polanco,T. Edward Clee
标识
DOI:10.1109/nysds.2018.8538956
摘要

The main objective of the work is to explore if deep learning can facilitate the seismic data inversion problem. The paper describes the challenges of seismic Full Waveform Inversion (FWI) process, and presents our method of creating a deep learning model into the FWI workflow. The paper presents the initial findings of the research in enhancing the FWI iterative optimization process. These initial findings demonstrate that deep learning is able to help physics-based solution by improving its numerical optimization.
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