Localization of microseismic events using physics-informed neural networks for traveltime computation

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

Аннотация

The paper demonstrates an algorithm for using physics-informed neural networks in the workflow of microseismic data processing and more specifically the problem of localization of microseismic events. The proposed algorithm involves the use of a physics-informed neural network solution to the eikonal equation to calculate the traveltimes of the first arrivals. As a result, the network solution is compared with the observed arrival times to solve the inverse kinematic problem to determine the coordinates of the event locations. Using a synthetic 3D example, it was shown that the average absolute error of the arrival time misfit was less than 0.25 ms, and the average localization error did not exceed 4.5 meters.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикации82nd EAGE Conference and Exhibition 2021
ИздательEuropean Association of Geoscientists and Engineers, EAGE
Страницы5228-5232
Число страниц5
ISBN (электронное издание)978-171384144-9
СостояниеОпубликовано - 2021
Событие82nd EAGE Conference and Exhibition 2021 - Amsterdam, Virtual, Нидерланды
Продолжительность: 18 окт 202121 окт 2021

Серия публикаций

Название82nd EAGE Conference and Exhibition 2021
Том7

Конференция

Конференция82nd EAGE Conference and Exhibition 2021
СтранаНидерланды
ГородAmsterdam, Virtual
Период18.10.202121.10.2021

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 1.05 НАУКИ О ЗЕМЛЕ И СМЕЖНЫЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Localization of microseismic events using physics-informed neural networks for traveltime computation». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать