Controlled Latent Diffusion Models for 3D Porous Media Reconstruction

要約

多孔質媒体の3次元デジタル再構築は、地球科学の根本的な課題を提示し、代表的な基本量をキャプチャしながら、微細スケールの細孔構造の同時解像度を必要とします。
EDMフレームワーク内で動作する潜在的な拡散モデルを通じて、この課題に対処する計算フレームワークを紹介します。
私たちのアプローチは、バイナリ地質学的ボリュームでトレーニングされたカスタムバリエーションオートエンコーダーを介して次元を減らし、効率を改善し、拡散モデルで以前よりも可能なよりも大きなボリュームの生成を可能にします。
重要な革新は、制御された無条件のサンプリング方法論であり、経験的分布から最初のターゲット統計をサンプリングし、次にこれらの値を条件付けたサンプルを生成することにより、分布カバレッジを強化します。
4つの異なる岩型の広範なテストは、透過性、2点相関関数、細孔サイズの分布を含む複数の複雑な特性の一貫した表現を確保するのに十分であることを示しています。
このフレームワークは、ピクセルスペースの拡散よりも優れた世代の品質を実現し、大幅に大きなボリューム再構成（256キューブボクセル）を実質的に削減し、デジタルロック物理学アプリケーション向けの新しい最先端を確立します。

要約(オリジナル)

Three-dimensional digital reconstruction of porous media presents a fundamental challenge in geoscience, requiring simultaneous resolution of fine-scale pore structures while capturing representative elementary volumes. We introduce a computational framework that addresses this challenge through latent diffusion models operating within the EDM framework. Our approach reduces dimensionality via a custom variational autoencoder trained in binary geological volumes, improving efficiency and also enabling the generation of larger volumes than previously possible with diffusion models. A key innovation is our controlled unconditional sampling methodology, which enhances distribution coverage by first sampling target statistics from their empirical distributions, then generating samples conditioned on these values. Extensive testing on four distinct rock types demonstrates that conditioning on porosity – a readily computable statistic – is sufficient to ensure a consistent representation of multiple complex properties, including permeability, two-point correlation functions, and pore size distributions. The framework achieves better generation quality than pixel-space diffusion while enabling significantly larger volume reconstruction (256-cube voxels) with substantially reduced computational requirements, establishing a new state-of-the-art for digital rock physics applications.

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