Buchumschlag

Data-Driven Pseudo-spectral Full Waveform Inversion via Deep Neural Networks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zerafa, Christopher, Galea, Pauline, Sebu, Cristiana
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Geophysics Artificial Intelligence Computer Vision and Pattern Recognition Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Theory-guided Pseudo-spectral Full Waveform Inversion via Deep Neural Networks
von: Zerafa, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synergizing Deep Learning and Full-Waveform Inversion: Bridging Data-Driven and Theory-Guided Approaches for Enhanced Seismic Imaging
von: Zerafa, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-Flow-Matching assisted Full Waveform Inversion
von: Huang, Xinquan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data-Driven and Theory-Guided Pseudo-Spectral Seismic Imaging Using Deep Neural Network Architectures
von: Zerafa, Christopher
Veröffentlicht: (2025)

Self-Reinforced Deep Priors for Reparameterized Full Waveform Inversion
von: Zou, Guangyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unveiling the Mechanism of Continuous Representation Full-Waveform Inversion: A Wave Based Neural Tangent Kernel Framework
von: Chen, Ruihua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LOGLO-FNO: Efficient Learning of Local and Global Features in Fourier Neural Operators
von: Kalimuthu, Marimuthu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deploying Self-Supervised Learning for Real Seismic Data Denoising
von: Arboleda, Giovanny A. M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

3-D Magnetotelluric Deep Learning Inversion Guided by Pseudo-Physical Information
von: Jiang, Peifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inversion of Magnetic Data using Learned Dictionaries and Scale Space
von: Ahamed, Shadab, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A General-Purpose Diversified 2D Seismic Image Dataset from NAMSS
von: Araujo, Lucas de Magalhães, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Lossy Neural Compression for Geospatial Analytics: A Review
von: Gomes, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ambient Noise Full Waveform Inversion with Neural Operators
von: Zou, Caifeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generating Unseen Nonlinear Evolution in Sea Surface Temperature Using a Deep Learning-Based Latent Space Data Assimilation Framework
von: Zheng, Qingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Real Benchmark Swell Noise Dataset for Performing Seismic Data Denoising via Deep Learning
von: Barros, Pablo M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Seismic Facies Analysis: A Deep Domain Adaptation Approach
von: Nasim, M Quamer, et al.
Veröffentlicht: (2020)

An Empirical Study of Large-Scale Data-Driven Full Waveform Inversion
von: Jin, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SVInvNet: A Densely Connected Encoder-Decoder Architecture for Seismic Velocity Inversion
von: Khatounabad, Mojtaba Najafi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Physics-guided Generative AI Toolkit for Geophysical Monitoring
von: Yang, Junhuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Residual-based Neural Network for Unmodeled Distortions in Coordinate Transformation
von: Rofatto, Vinicius Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PCP-GAN: Property-Constrained Pore-scale image reconstruction via conditional Generative Adversarial Networks
von: Sadeghkhani, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion Model-Based Posterior Sampling in Full Waveform Inversion
von: Taufik, Mohammad H., et al.
Veröffentlicht: (2025)

High Resolution Seismic Waveform Generation using Denoising Diffusion
von: Palgunadi, Kadek Hendrawan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Seismic Velocity Inversion from Multi-Source Shot Gathers Using Deep Segmentation Networks: Benchmarking U-Net Variants and SeismoLabV3+
von: Hasan, Mahedi
Veröffentlicht: (2025)

Deciphering Neural Reparameterized Full-Waveform Inversion with Neural Sensitivity Kernel and Wave Tangent Kernel
von: Chen, Ruihua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Integrating Physics of the Problem into Data-Driven Methods to Enhance Elastic Full-Waveform Inversion with Uncertainty Quantification
von: Negahdari, Vahid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Novel Diffusion Model for Pairwise Geoscience Data Generation with Unbalanced Training Dataset
von: Yang, Junhuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter-Efficient Adaptation of Pre-Trained Vision Foundation Models for Active and Passive Seismic Data Denoising
von: Zhao, Jiahua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Latent diffusion models for parameterization and data assimilation of facies-based geomodels
von: Di Federico, Guido, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ensemble Graph Neural Networks for Probabilistic Sea Surface Temperature Forecasting via Input Perturbations
von: González-Santana, Alejandro J., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Weakly supervised multimodal segmentation of acoustic borehole images with depth-aware cross-attention
von: Silva, Jose Luis Lima de Jesus
Veröffentlicht: (2026)

Retrieval of sun-induced plant fluorescence in the O$_2$-A absorption band from DESIS imagery
von: Buffat, Jim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Geostatistical Modeling from Incomplete Well and Imaged Seismic Observations with Diffusion Models
von: Erdinc, Huseyin Tuna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An InSAR Phase Unwrapping Framework for Large-scale and Complex Events
von: Song, Yijia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automatic Differentiation-based Full Waveform Inversion with Flexible Workflows
von: Liu, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IntraSeismic: a coordinate-based learning approach to seismic inversion
von: Romero, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sims: An Interactive Tool for Geospatial Matching and Clustering
von: Zaytar, Akram, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Power-scaled Bayesian Inference with Score-based Generative Models
von: Erdinc, Huseyin Tuna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

WISE: full-Waveform variational Inference via Subsurface Extensions
von: Yin, Ziyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PreAdaptFWI: Pretrained-Based Adaptive Residual Learning for Full-Waveform Inversion Without Dataset Dependency
von: Dong, Xintong, et al.
Veröffentlicht: (2025)