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full waveform inversion (FWI)
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新的ROMNet方法结合机器学习和降阶模型进行地震成像
研究人员开发了ROMNet，这是一种结合降阶模型（ROM）和机器学习以改进地震成像波形反演的新方法。该方法旨在通过使用神经网络更有效地将ROM矩阵映射到波速，来降低传统全波形反演（FWI）相关的计算成本和复杂性。ROMNet使用合成数据和GeoFWI数据集进行了测试，在与Fourier-DeepONet和InversionNet等其他基于深度学习的FWI技术相比时，表现具有竞争力。
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SubsurfaceGen 为基于机器学习的全波形反演生成逼真的地震数据
研究人员开发了 SubsurfaceGen，这是一个 GPU 加速工具，用于生成逼真的、地层尺度的三维速度模型和地震数据。该新系统解决了现有数据集在全波形反演 (FWI) 的机器学习方法方面的局限性。附带的数据集包括来自 42 种不同地质环境的 4,276 个二维速度切片和地震数据，旨在改进基于机器学习的 FWI，应用于碳封存和碳氢化合物勘探等领域。