神经网络在地球科学波形数据处理中的新策略

"地球科学中的神经网络技术应用于波形数据处理的新方法" 在地球科学领域，神经网络技术已经被广泛应用于波形数据的处理，如地震、电磁或超声数据。这些数据通常需要经过复杂的分析和解释，以揭示地壳内部的结构和动态。然而，训练神经网络的一个关键挑战在于如何使模型能够有效地处理真实世界的数据。由于准确标注的真实数据往往难以获取，研究人员通常依赖于合成数据进行训练。合成数据虽然可以提供已知的标签，但它们可能无法完全模拟真实数据的复杂性和不确定性。 本文介绍了一种名为"MLReal"的新方法，旨在弥合机器学习（ML）中合成数据和真实数据应用之间的差距。该方法特别关注于神经网络在波形反演和图像处理中的应用，例如用于识别地震事件或构建速度模型。当神经网络在推断阶段面对真实数据时，可能会因为合成数据与真实数据的差异而表现不佳。这种差异主要体现在合成数据未能充分反映真实数据中的各种现实特征，如源特征的精确性、真实噪声的存在以及地层反射率的准确性。 为了改善这一情况，"MLReal"方法提出了一种域适应策略，通过在输入数据上进行一系列线性操作，使合成数据和真实数据的分布更加接近。具体操作包括两步：首先，将输入数据（如射线轨迹或地震图像）与固定位置参考跟踪进行互相关；其次，将结果数据与另一子集域的真实数据自相关部分的均值（或随机样本）进行卷积。在训练过程中，使用合成数据作为输入，而自我校正部分则取自真实数据，从而确保模型在处理数据时能够适应真实世界的特点。 这种方法有望提高神经网络在实际应用中的性能，尤其是在那些对输入数据的时间或深度轴的绝对值不敏感的任务中，比如分类任务，或者那些可以通过后期校正来调整的任务，比如使用井资料进行速度模型构建。通过这种数据增强技术，神经网络能够更好地学习并适应真实数据的复杂性，从而提高其在实际波形数据处理中的预测准确性和可靠性。 "MLReal"是一种创新的神经网络训练策略，它通过引入真实数据的特性来优化合成数据训练过程，有助于解决地球科学中波形数据处理的挑战。这种方法对于提升地震成像、地质建模以及其他依赖于神经网络的地球物理分析的精度具有重要意义。