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J-GLOBAL ID：202002271261005580   整理番号：20A2613803

機械学習を用いて岩石CT画像から弾性波速度を推定する手法の開発

Develop a method to estimate elastic velocity directly from digital rock model, based on convolutional neural network

著者 (6件)： 繁恒樹 (九大) ,  辻健 (九大) ,  實松豊 (九大) ,  池田達紀 (九大) ,  JIANG Fei (山口大) ,  澤山和貴 (九大)
資料名： 物理探査学会学術講演会講演論文集  (Proceedings of the SEGJ Conference)
巻： 143rd  ページ： 107-110  発行年： 2020年 
JST資料番号： L2581A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： マイクロCTのようなイメージング技術の最近の改良は,高分解能の岩石内部の細孔構造を可視化することを可能にした。デジタル岩石モデルに数値シミュレーションを適用することにより,弾性波速度のような地球物理学的特性が広く推定されている。弾性波速度は一般に岩石の細孔構造に依存するので,弾性波速度は,機械学習に基づく細孔構造を特徴付けることにより,デジタル岩石モデルから直接推定することができる。本研究では,砂岩のCT画像からP波およびS波速度を推定するため畳込みニューラルネットワーク(CNN)を採用した。CNNの訓練データに対して,有限要素法を用いて二次元数値シミュレーションを行った。その結果,検証データの損失関数は最初の実験で0.007km²/s² であった。訓練データ数,畳み込み層,出力データおよびデータのバイアスを考慮することにより,弾性波速度の損失関数が0.0025km²/s²になるので,CNNモデルをうまく改良することができた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *断層画像 ,  *弾性波速度 ,  細孔構造 ,  データ ,  シミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  二次元 ,  損失関数
準シソーラス用語： *CT画像 ,  訓練データ ,  数値シミュレーション ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： 地震探査  (DE10030B)

引用文献 (6件)：

• Andrä, H., Combaret, N., Dvorkin, J., Glatt, E., Han, J., Kabel, M., ... and Marsh, M. (2013). Digital rock physics benchmarks-Part I: Imaging and segmentation. Computers & Geosciences, 50, 25-32.
• Christensen, N. I., and Wang, H. F. (1985). The influence of pore pressure and confining pressure on dynamic elastic properties of Berea sandstone. Geophysics, 50(2), 207-213.
• Garboczi, E. J. (1998). Finite element and finite difference programs for computing the linear electric and elastic properties of digital images of random materials (No. MST Interagency/Internal Report (NISTIR)-6269).
• Jiang, F., and Tsuji, T. (2017). Estimation of three-phase relative permeability by simulating fluid dynamics directly on rock - microstructure images. Water Resources Research. 53(1). 11-32.
• Sudakov, O., Burnaev, E., and Koroteev, D. (2019). Driving digital rock towards machine learning: Predicting permeability with gradient boosting and deep neural networks. Computers & geosciences, 127, 91-98.

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  岩石 ,  CT画像 ,  弾性波速度 ,  推定 ,  手法 ,  開発