在深度神经网络中感知先行约束,以解决勘探地质物理问题
Xinming Wu1,2, Jianwei Ma3, Xu Si1,2
1School of Earth and Space Sciences, University of Science and Technology of China, Hefei, 230026 China.
概括
本研究介绍了通过结合领域知识来改进地球物理学的深度神经网络 (DNN) 的三种方法. 这些策略提高了使用地球物理数据进行地下表征的准确性和可靠性.
科学领域:
- 地质物理学 地质物理学
- 数据科学数据科学数据科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 地质物理数据分析对于地下特征的描述至关重要.
- 深度学习方法提供了潜力,但面临着诸如普遍性和解释性差等挑战.
研究的目的:
- 为了应对数据驱动的地质物理深度学习的挑战.
- 介绍在深度神经网络 (DNN) 上施加域知识约束的策略.
主要方法:
- 通过前建模的合成数据集将约束集成到数据中.
- 设计定制的DNN层,使用物理操作符来实现知识的一致性.
- 在损失函数中将先前信息和法律作为规范化条款实施.
主要成果:
- 三种策略在地球物理应用中的有效性.
- 提高了DNN的概括性,解释性和物理一致性.
结论:
- 域知识集成显著提高了地质物理中的DNN性能.
- 这些策略适用于各种地理物理任务,包括处理,成像和建模.


