Foundation Models For Seismic Data Processing: An Extensive Review
作者: Fabian Fuchs, Mario Ruben Fernandez, Norman Ettrich, Janis Keuper
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-31 (更新: 2025-05-09)
备注: In submission to Geophysics
💡 一句话要点
评估自然图像预训练模型在地震数据处理中的应用潜力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 地震数据处理 基础模型 深度学习 迁移学习 多次波压制 数据插值 去噪
📋 核心要点
- 传统地震数据处理流程耗时且易受噪声干扰，深度学习方法虽有改进，但依赖合成数据和特定网络。
- 该研究探索了自然图像领域的基础模型在地震数据处理中的潜力，无需从头训练，降低了数据依赖。
- 通过评估不同预训练技术和网络架构对地震数据处理任务的影响，为未来地震基础模型研究提供参考。
📝 摘要（中文）
地震数据处理在将原始数据转化为高质量地下图像方面起着至关重要的作用，这对于各种地球科学应用至关重要。然而，传统的地震数据处理技术面临着噪声和数据损坏等挑战，并且依赖于手动、耗时的流程。深度学习方法的出现引入了有效且用户友好的替代方案，但许多这些深度学习方法依赖于合成数据集和专门的神经网络。最近，由于自然图像领域取得的成功，基础模型在地震领域越来越受欢迎。因此，我们研究了自然图像基础模型在三个地震处理任务中的应用：多次波压制、数据插值和去噪。我们评估了不同模型特征（如预训练技术和神经网络架构）对性能和效率的影响。我们没有提出单一的地震基础模型，而是批判性地检查了各种自然图像基础模型，并为未来的探索提出了一些有希望的候选模型。
🔬 方法详解
问题定义：地震数据处理旨在将原始地震数据转化为高质量的地下图像，但传统方法面临噪声干扰、数据缺失以及人工干预过多等问题。现有的深度学习方法虽然有所改进，但往往依赖于大量的合成数据进行训练，并且需要针对特定任务设计专门的网络结构，泛化能力有限。
核心思路：该研究的核心思路是借鉴自然图像领域中预训练的“基础模型”，利用其强大的特征提取能力，将其迁移到地震数据处理任务中。通过这种方式，可以避免从头训练模型，减少对大量标注数据的依赖，并提高模型的泛化能力。
技术框架：该研究主要关注三个地震数据处理任务：多次波压制、数据插值和去噪。研究者们评估了不同的自然图像基础模型（例如，基于Transformer的模型、卷积神经网络等）在这些任务上的表现。评估过程包括将地震数据输入到预训练模型中，然后根据具体任务进行微调或直接利用模型的特征表示。
关键创新：该研究的关键创新在于探索了自然图像领域的基础模型在地震数据处理中的应用潜力。与以往针对特定任务训练专用模型的方法不同，该研究尝试利用预训练模型的通用特征提取能力，从而降低了对大量标注数据的需求，并提高了模型的泛化能力。
关键设计：研究中涉及的关键设计包括：选择合适的自然图像预训练模型（例如，根据模型架构和预训练数据集进行选择），针对不同的地震数据处理任务设计合适的微调策略（例如，调整学习率、选择合适的损失函数），以及评估不同模型在地震数据上的性能指标（例如，信噪比、均方误差等）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究系统性地评估了多种自然图像基础模型在地震数据处理任务上的表现，并分析了不同模型特征（如预训练技术和网络架构）对性能的影响。研究结果表明，某些自然图像基础模型在地震数据处理任务上表现出良好的潜力，为未来地震基础模型的研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于地震勘探、油气资源开发、地质灾害评估等领域。通过利用预训练的基础模型，可以降低地震数据处理的成本和时间，提高数据处理的精度和效率，从而为地球科学研究和资源勘探提供更可靠的依据。未来，该方法有望推广到其他地球物理数据处理领域。
📄 摘要（原文）
Seismic processing plays a crucial role in transforming raw data into high-quality subsurface images, pivotal for various geoscience applications. Despite its importance, traditional seismic processing techniques face challenges such as noisy and damaged data and the reliance on manual, time-consuming workflows. The emergence of deep learning approaches has introduced effective and user-friendly alternatives, yet many of these deep learning approaches rely on synthetic datasets and specialized neural networks. Recently, foundation models have gained traction in the seismic domain, due to their success in the natural image domain. Therefore, we investigate the application of natural image foundation models on the three seismic processing tasks: demultiple, interpolation, and denoising. We evaluate the impact of different model characteristics, such as pre-training technique and neural network architecture, on performance and efficiency. Rather than proposing a single seismic foundation model, we critically examine various natural image foundation models and suggest some promising candidates for future exploration.