Fourier Neural Operator Surrogate Model to Predict 3D Seismic Waves Propagation

要約

【タイトル】
3D地震波伝播を予測するためのフーリエニューラルオペレーターサロゲートモデル

【要約】
– 現代機械学習の隆盛に伴い、神経オペレーターは、高精度な数値シミュレーションに関連する不確実性を量化するための新しい解決策を提供する。
– 従来のニューラルネットワーク（CNN）や物理学的に注釈されたニューラルネットワーク（PINN）などの従来のニューラルネットワークは、予め定義された構成でソリューションを予測することに限定される。
– 神経オペレーターを使用すると、変数が異なる弾性波方程式など、偏微分方程式の一般的な解を学習することができる。
– 神経オペレーターの地震学における応用は非常に少ない。それらすべてが二次元設定に限定されており、三次元（3D）効果の重要性がよく知られている。
– この研究では、フーリエニューラルオペレーター（FNO）を使用して、3D地震動の時間履歴を予測することを目的としている。
– 私たちは、高精度のシミュレーションコードであるSEM3Dを使用して、30,000種類の異なるジオロジーから生成された地動を包含する広範なデータベースを作成しました。
– このデータベースを使用して、私たちは、FNOが、基盤となるジオロジーが大きな異質性を示す場合でも正確な地動を生成できることを示しました。
– 中程度から大きな周期の強度測定値は特によく再現されます。
– 本研究は、3Dのフーリエニューラルオペレーターを使用した最初の地震学的応用例です。私たちのデータベースの汎用性のおかげで、堆積盆地などの地質的特徴が地震動に与える影響を評価するために、私たちのモデルを使用できると考えています。これは、評価する上で極めて重要です。

要約(オリジナル)

With the recent rise of neural operators, scientific machine learning offers new solutions to quantify uncertainties associated with high-fidelity numerical simulations. Traditional neural networks, such as Convolutional Neural Networks (CNN) or Physics-Informed Neural Networks (PINN), are restricted to the prediction of solutions in a predefined configuration. With neural operators, one can learn the general solution of Partial Differential Equations, such as the elastic wave equation, with varying parameters. There have been very few applications of neural operators in seismology. All of them were limited to two-dimensional settings, although the importance of three-dimensional (3D) effects is well known. In this work, we apply the Fourier Neural Operator (FNO) to predict ground motion time series from a 3D geological description. We used a high-fidelity simulation code, SEM3D, to build an extensive database of ground motions generated by 30,000 different geologies. With this database, we show that the FNO can produce accurate ground motion even when the underlying geology exhibits large heterogeneities. Intensity measures at moderate and large periods are especially well reproduced. We present the first seismological application of Fourier Neural Operators in 3D. Thanks to the generalizability of our database, we believe that our model can be used to assess the influence of geological features such as sedimentary basins on ground motion, which is paramount to evaluating site effects.

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