English(EN) Physical-State-Guided Diffusion Sampling for Full-Waveform Inversion

新的PSG方法利用扩散模型增强地震反演

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-14 04:00

研究人员开发了一种名为物理状态引导扩散采样（PSG）的新方法，以改进用于地下速度估计的全波形反演（FWI）。PSG通过高斯桥将持久的物理速度与扩散先验耦合，并通过波形拟合来精炼物理状态。该方法分离了波动方程和去噪器梯度，从而实现了更好的初始化和优化历史。PSG在各种OpenFWI系列上展示了优于现有方法的性能，即使在存在噪声或不完整地震数据的情况下，并且在Marmousi、Overthrust和BP2004 Salt等大型模型中成功恢复了复杂的地质结构，无需重新训练。 AI

影响该方法有望提高资源勘探和地质研究的地下成像精度和效率。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Chen Min, Haowen Jiang, Zheng Ma, Xiongbin Yan · 2026-09-14 04:00

物理状态引导的全波形反演扩散采样

arXiv:2609.12899v1 Announce Type: new Abstract: Full waveform inversion (FWI) estimates subsurface velocity from seismic recordings, but its ill-posedness and nonlinearity make accurate reconstruction strongly dependent on initialization and prior information. Diffusion posterior…

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