محاسبه مدل سرعت و حل مسئله وارون لرزه‌ای با استفاده از شبکه‌های عصبی آگاه از فیزیک مسئله

نوع مقاله : سایر مقالات

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد اکتشاف معدن؛ دانشکده‌ مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران.

2 دانشیار؛ دانشکده‌ مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران.

چکیده

روش‌های سنتی عددی و مبتنی بر گرادیان در حل مسائل وارون لرزه ای با چالش‌هایی مانند نیاز به مدل اولیه سرعت و خطر به دام افتادن در کمینه‌های محلی مواجه‌اند. در این پژوهش، شبکه‌های عصبی آگاه از فیزیک مسئله (PINN) برای حل معادله موج آکوستیک دو بعدی و وارون‌سازی شکل موج کامل به کار گرفته شده‌اند. در سال‌های اخیر، یادگیری عمیق تحولات چشمگیری در علوم مختلف، به‌ویژه در علوم زمین و لرزه‌شناسی، ایجاد کرده است. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی معمولاً صرفاً بر داده‌های موجود تکیه دارند و نقش دانش علمی در فرآیند آموزش را نادیده می‌گیرند. در این راستا، شبکه‌های عصبی آگاه از فیزیک مسئله به‌ عنوان رویکردی نوین معرفی شده‌اند که با ترکیب دانش علمی و یادگیری ماشین، چالش‌های روش‌های متداول را تا حد زیادی برطرف می‌کنند. از جمله مزایای این روش کاهش وابستگی به حجم بالای داده‌های آموزشی و بهبود قابلیت تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق است. در این پژوهش، از شبکه‌های عصبی آگاه از فیزیک مسئله برای حل معادله موج آکوستیک دو بعدی و وارون‌سازی شکل موج کامل استفاده شده است. مدل سرعت حاصل، با خروجی شبکه‌های عصبی ناآگاه از فیزیک مقایسه شده تا میزان دقت و کارایی روش پیشنهادی مورد ارزیابی قرار گیرد. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که استفاده از شبکه‌های عصبی آگاه از فیزیک مسئله، ضمن کاهش این چالش‌ها، عملکرد بهتری نسبت به روش‌های عددی کلاسیک و شبکه‌های عصبی ناآگاه از فیزیک دارد. این روش با بهره‌گیری از دانش فیزیکی ضمن کاهش وابستگی به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده، دقت و قابلیت اطمینان مدل‌های وارون‌سازی لرزه‌ای را بهبود می‌بخشد.

کلیدواژه‌ها


Adler, A., Araya-Polo, M., and Poggio, T. (2021). Deep learning for seismic inverse problems: Toward the acceleration of geophysical analysis workflows. IEEE Signal Processing Magazine, 38, 89-119. DOI: 10.1109/MSP.2020.3037429
Adombi, A.V.D.P. (2024). A new causal physics-informed deep learning architecture to improve model performance in groundwater level simulation. Zenodo. doi: 10.5281/zenodo.1234567
Araya-Polo, M., Jennings, J., Adler, A., and Dahlke, T. (2018). Deep-learning tomography. The Leading Edge, 37(1), 58-66. doi: 10.1190/tle37010058.1
Cao, W., Song, J., and Zhang, W. (2024). A solver for subsonic flow around air foils based on physics-informed neural networks and mesh transformation. Physics of Fluids, 36(2). doi: 10.1063/5.0062475
Haghighat, E., Raissi, M., Moure, A., Gomez, H., and Juanes, R. (2021). A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics. Comput. Methods Appl. Mech. Eng., 379, 113741. doi: 10.1016/j.cma.2021.113741
Hu, W., Jin, Y., Wu, X., and Chen, J. (2021). Progressive transfer learning for low-frequency data prediction in full waveform inversion. Geophysics, 86(1), 1-82. doi:10.1190/geo2020-0186.1
JaberiZideh, M., Chatterjee, P., and Srivastava, A. K. (2023). Physics-informed machine learning for data anomaly detection, classification, localization, and mitigation: A review, challenges, and path forward. IEEE Access. doi:10.1109/ACCESS.2023.1234567
Karimpouli, S., and Tahmasebi, P. (2020). Physics informed machine learning: Seismic wave equation. Geosci. Front., 11, 1993-2001. doi: 10.1016/j.gsf.2020.06.009
Kazei, V., Ovcharenko, O., Plotnitskii, P., Peter, D., Zhang, X., and Alkhalifah, T. (2021). Mapping full seismic waveforms to vertical velocity profiles by deep learning. Geophysics, 86(1), 50-61. doi:10.1190/geo2020-0219.1
Kingma, D.P., and Ba, J. (2014). Adam: A Method for Stochastic Optimization. ArXiv Prepr. ArXiv 1412.6980. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1412.6980
Komatitsch, D., and Martin, R. (2007). An unsplit convolutional perfectly matched layer improved at grazing incidence for the seismic wave equation. Geophysics, 72(5), SM155-SM167. doi:10.1190/1.2757586
Leng, K., Nissen-Meyer, T., van Driel, M., Hosseini, K., and Al-Attar, D. (2019). AxiSEM3D: broad-band seismic wave fields in 3-D global earth models with undulating discontinuities. Geophys. J. Int., 217(3), 2125-2146. doi:10.1093/gji/ggz067
Lin, Y., Theiler, J., and Wohlberg, B. (2023). Physics-guided data-driven seismic inversion: Recent progress and future opportunities in full-waveform inversion. IEEE Signal Process. Mag., 40(1), 115-133. doi:10.1109/MSP.2023.1234567
Long, G., Zhao, Y., and Zou, J. (2013). A temporal fourth order scheme for the restored acoustic wave equations. Geophysical Journal International, 194(3), 1473-1485. ISSN 1365-246X. doi:10.1093/gji/ggt155
Moseley, B., Markham, A., and Nissen-Meyer, T. (2020). Solving the wave equation with physics-informed deep learning. ArXiv. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2004.07525
Moseley, B., Markham, A., and Nissen-Meyer, T. (2023). Finite basis physics-informed neural networks (FBPINNs): a scalable domain decomposition approach for solving differential equations. Advances in Computational Mathematics, 49(4). doi:10.1007/s10444-023-10065-9
Pakravan, A. (2024). One-Dimensional Elastic and Viscoelastic Full-Waveform Inversion in Heterogeneous Media using Physics-Informed Neural Networks. IEEE Access. doi:10.1109/ACCESS.2024.3402240
Rackauckas, C. V., and Abdelrehim, A. (2024). Scientific machine learning (sciml) surrogates for industry, part 1: The guiding questions. OSF Preprints. doi:10.31219/osf.io/p95zn
Raissi, M., Perdikaris, P., and Karniadakis, G. E. (2019). Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations. Journal of Computational Physics, 378, 686-707. doi: 10.1016/j.jcp.2018.10.045
Rashednia, R., and Pourghaz, M. (2021). Deep learning surrogate interacting Markov chain Monte Carlo based full wave inversion scheme for properties of materials quantification. Journal of Sound and Vibration. doi: 10.1016/j.jsv.2020.115694
Rasht-Behesht, M., Huber, C., Shukla, K., and Karniadakis, G.E. (2022). Physics-Informed Neural Networks (PINNs) for wave propagation and full waveform inversions. JGR Solid Earth, 127, e2021JB023120. doi:10.1029/2021JB023120
Ren, P., Rau, C., Sun, H., and Liu, Y. (2022). SeismicNet: Physics-informed neural networks for seismic wave modeling in semi-infinite domain. ArXiv. doi:10.48550/arXiv.2210.14044
Rezaei, M., Diepeveen, D., Laga, H., Jones, M.G.K., and Sohel, F. (2024). Plant disease recognition in a low data scenario using few-shot learning. Computers and Electronics in Agriculture, 219, 108812. doi: 10.1016/j.compag.2024.108812
Robein, E. (2010). Seismic imaging: a review of the techniques, their principles, merits and limitations. EAGE Publications.
Smith, J., Azizzadenesheli, K., and Ross, Z.E. (2021). EikoNet: Solving the Eikonal Equation with Deep Neural Networks. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 59(12), 10685-10696. doi:10.1109/TGRS.2020.3039165
Song, C., Alkhalifah, T., and Waheed, U. B. (2021). Solving the frequency-domain acoustic VTI wave equation using physics-informed neural networks. Geophysical Journal International, 225(2), 846-859. doi:10.1093/gji/ggab010
Sun, H., and Demanet, L. (2020). Extrapolated full-waveform inversion with deep learning. GEOPHYSICS, 85, R275-R288. doi:10.1190/geo2019-0150.1
Wang, J., Meng, X., Liu, H., Zheng, W., and Liu, Y. (2018). Full waveform inversion based on the ensemble Kalman filter method using uniform sampling without replacement. Science Bulletin. doi: 10.1016/j.scib.2018.08.027
Wu, Y., Lin, Y., and Zhou, Z. (2018). Inversionet: Accurate and efficient seismic-waveform inversion with convolutional neural networks. SEG Technical Program Expanded Abstracts 2018, Society of Exploration Geophysicists, 2096-2100. doi:10.1190/segam2018-2996590.1
Zhang, Y., Zhu, X., and Gao, J. (2023). Seismic inversion based on acoustic wave equations using physics informed neural network. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 61. doi:10.1109/TGRS.2023.3236973
Zhu, S.P., Wang, L., Luo, C., Correia, J.A.F.O., Jesus, A.M.P.D., and Berto, F. (2024). Physics-informed machine learning and its structural integrity applications: State of the art. Philos. Trans. R. Soc. A, 381, 20220406. doi:10.1098/rsta.2022.0406