Foundation Models For Seismic Data Processing: An Extensive Review
作者: Fabian Fuchs, Mario Ruben Fernandez, Norman Ettrich, Janis Keuper
发布时间: 2025-04-03
来源: arxiv
研究方向: 地震数据处理与基础模型应用
主要内容
该研究调查了基础模型在地震数据处理中的应用，特别是针对去多次覆盖、插值和去噪等任务。研究评估了不同模型特性（如预训练技术和神经网络架构）对性能和效率的影响，并对比了各种自然图像基础模型，为未来探索提出了一些有希望的候选模型。
主要贡献
1. 对地震数据处理中基础模型的应用进行了全面调查。
2. 评估了不同基础模型在去多次覆盖、插值和去噪任务上的性能。
3. 比较了不同预训练技术和神经网络架构对模型性能的影响。
4. 提出了一些有希望的候选模型，为未来研究提供了方向。
5. 开发了一个基准测试框架，方便进一步研究。
6. 提供了实验数据集和源代码，促进了研究的可重复性。
研究方法
1. 基础模型（FM）预训练和微调
2. 编码器-解码器架构
3. 自监督学习和监督学习
4. 多种预训练方法（如自监督学习、监督学习、半监督学习等）
5. 多种下游训练策略（如冻结编码器、微调编码器和非预训练编码器）
6. 性能评估指标（如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和均方误差（MSE））
7. 定量和定性分析
实验结果
研究结果表明，与无基础模型或仅使用预训练编码器的模型相比，使用基础模型可以显著提高地震数据处理任务的性能。此外，研究表明，层次模型通常比非层次模型表现更好，而预训练对模型性能有积极影响。实验还表明，不同的预训练策略和下游训练策略对性能有不同的影响。
未来工作
未来的工作可以包括：进一步研究不同基础模型架构和预训练策略对地震数据处理的影响；探索将基础模型应用于其他地震数据处理任务；开发更有效的预训练和微调策略；以及将基础模型与其他地震数据处理技术相结合。