AIを活用した地下イメージングのための速度モデル構築

本論文は、地下イメージングの重要なステップである速度モデル構築を改善するための新しい深層学習フレームワークを紹介しています。従来の計算上の制限を克服するために、生成モデルとニューラルオペレーターを活用しています。このアプローチでは、ニューラルオペレーターを使用して順方向プロセス（モデリングとマイグレーション）をシミュレートし、生成モデルを正則化器として使用して、速度モデルの解像度と品質を向上させています。生成モデルを解空間の正則化に使用することは、重要な革新であり、より正確で効率的な地下イメージングにつながる可能性があります。

• •速度モデル構築のための新しい深層学習フレームワークを提案。
• •ニューラルオペレーターと生成モデルを組み合わせる。
• •解像度を向上させるために、生成モデルを正則化器として使用。
• •合成データとフィールドデータで有効性を実証。