$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$: Multi-parameter Benchmark Datasets for Elastic Full Waveform Inversion of Geophysical Properties

要約

弾性地球物理学的特性 (P 波および S 波速度など) は、CO$_2$ 隔離やエネルギー探査 (水素や地熱など) などのさまざまな地下用途にとって非常に重要です。
弾性全波形反転 (FWI) は、貯留層の特性を評価するために広く適用されています。
このペーパーでは、エラスティック FWI 用に特別に設計された包括的なベンチマーク データセットである $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ を紹介します。
$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ には、多様な地下地質構造 (平坦、曲線、断層など) をカバーする 8 つの異なるデータセットが含まれています。
3 つの異なる深層学習手法によって生成されたベンチマーク結果が提供されます。
以前に提示した音響 FWI (OpenFWI と呼ばれる) のデータセット (圧力記録) とは対照的に、$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ の地震データセットには垂直成分と水平成分の両方が含まれています。
さらに、 $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ の速度マップには、P 波速度と S 波速度の両方が組み込まれています。
多成分データと S 波速度の追加によりデータはより現実的になりますが、逆変換の収束と計算コストに関してはさらに多くの課題が生じます。
私たちは、地震データにおける P 波と S 波の速度の関係を調査するために、包括的な数値実験を実施します。
P 波速度と S 波速度の関係は、岩相、空隙率、流体含有量などの地下特性についての重要な洞察を提供します。$\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ が将来の研究を促進すると期待しています。
マルチパラメータインバージョンに関する研究を行い、カーボンゼロと新エネルギー探査といういくつかの重要な研究トピックにおける取り組みを刺激します。
すべてのデータセット、コード、および関連情報は、当社の Web サイト (https://efwi-lanl.github.io/) からアクセスできます。

要約(オリジナル)

Elastic geophysical properties (such as P- and S-wave velocities) are of great importance to various subsurface applications like CO$_2$ sequestration and energy exploration (e.g., hydrogen and geothermal). Elastic full waveform inversion (FWI) is widely applied for characterizing reservoir properties. In this paper, we introduce $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$, a comprehensive benchmark dataset that is specifically designed for elastic FWI. $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ encompasses 8 distinct datasets that cover diverse subsurface geologic structures (flat, curve, faults, etc). The benchmark results produced by three different deep learning methods are provided. In contrast to our previously presented dataset (pressure recordings) for acoustic FWI (referred to as OpenFWI), the seismic dataset in $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ has both vertical and horizontal components. Moreover, the velocity maps in $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ incorporate both P- and S-wave velocities. While the multicomponent data and the added S-wave velocity make the data more realistic, more challenges are introduced regarding the convergence and computational cost of the inversion. We conduct comprehensive numerical experiments to explore the relationship between P-wave and S-wave velocities in seismic data. The relation between P- and S-wave velocities provides crucial insights into the subsurface properties such as lithology, porosity, fluid content, etc. We anticipate that $\mathbf{\mathbb{E}^{FWI}}$ will facilitate future research on multiparameter inversions and stimulate endeavors in several critical research topics of carbon-zero and new energy exploration. All datasets, codes and relevant information can be accessed through our website at https://efwi-lanl.github.io/

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