基于自动微分的全波形反演 (ADFWI)

• 👩‍💻 介绍
• ⚡️ 安装
• 👾 示例
• 📝 特征
• 🔰 联系

ADFWI 是博主在硕士研究生阶段的主要研究工作之一，旨在利用自动微分方法简化传统反演方法的推导和实现过程。该框架为波形反演领域的研究、目标函数、优化算法、正则化方法和深度神经网络的开发与测试提供了基础平台。其特性主要包括：

（1）ADFWI 对传统方法的贡献主要体现在以下几个方面：

• 简化推导和实现：通过自动微分的引入，ADFWI 显著减少了推导和实现的复杂性，使得研究人员能够更快速地实现和测试新方法。
• 灵活建模：ADFWI 支持对各种物理模型的波传播进行灵活建模，为研究者提供更大的自由度，以更好地适应实际应用需求。
• 集成先进技术：ADFWI 集成了多种先进的目标函数和优化算法，使得反演过程更加高效和准确。

（2）ADFWI 对 AI 相关研究的贡献在于提供了一种特殊的网络层，可以为深度神经网络训练引入物理约束。ADFWI 支持反向传播梯度，其功能相当于深度神经网络中的特殊层，确保学习过程满足波动方程的要求。

• https://github.com/liufeng2317/ADFWI

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👩‍💻 介绍

ADFWI 是一个开源框架，旨在通过最小化观测与模拟地震数据之间的差异，实现高分辨率的地下参数估计。借助自动微分 (AD)，ADFWI 简化了全波形反演 (FWI) 的推导和实现，提升了方法设计和评估的效率。它支持多种介质的波传播，包括各向同性声波、各向同性弹性波，以及垂直各向异性 (VTI) 和倾斜各向异性 (TTI) 模型。

此外，ADFWI 提供了全面的目标函数、正则化技术、优化算法和深度神经网络工具集。这些丰富的工具帮助研究人员进行实验和比较，探索创新方法，精炼他们的研究方法。

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⚡️ 安装

要安装基于自动微分的全波形反演 (ADFWI) 框架，请按照以下步骤操作：

1. 确保先决条件
   在开始之前，请确保您的系统上已安装以下软件：

   • Python 3.8 或更高版本：从官方网站下载：Python Downloads。
   • pip（Python包安装器）。

2. 创建虚拟环境（可选，但推荐）
   建议创建虚拟环境来管理项目依赖，您可以使用 venv 或 conda。
   例如，使用 conda：

   conda create --name adfwi-env python=3.8
   conda activate adfwi-env
   

3. 安装所需包
   方法 1：克隆 GitHub 仓库
   此方法提供最新版本，可能更适合您的研究：

   git clone https://github.com/liufeng2317/ADFWI.git
   cd ADFWI
   

   然后，安装所需的包：

   pip install -r requirements.txt
   

   方法 2：通过 pip 安装
   或者，您可以直接从 PyPI 安装 ADFWI：

     pip install ADFWI-Torch
   

4. 验证安装
   要确保 ADFWI 安装正确，可以运行示例文件夹中的任意示例。

5. 故障排除
   如果在安装过程中遇到任何问题，请检查 GitHub 仓库的 Issues 部分以获取潜在解决方案或报告新问题。

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👾 示例

有关示例和使用说明，请查看 GitHub 仓库：ADFWI GitHub Repository。您将在那里找到各种示例，展示如何有效地利用 ADFWI 框架。

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📝 特征

• 多物理方程:
  • Iso-Acoustic
  • Iso-Elastic
  • VTI-Elastic
  • TTI-Elastic
• 多目标函数
  • L1-norm
  • L2-norm
  • Smooth-L1 norm
  • Envelope
  • Global Correlation
  • T-Distribution (StudentT)
  • Soft Dynamic Time Wrapping (SoftDTW)
  • Wasserstein Distance-based with Sinkhorn (Wassrestein)
• 多优化算法
  • SGD
  • ASGD
  • RMSProp
  • Adagrad
  • Adam
  • AdamW
  • NAdam
  • RAdam
• 融合深度学习
  • DNNs reparameterize the Earth Model for learnable regularization
  • Droupout for access the inversion uncertainty
• 内存管理
  • Mini-batch
  • Checkpointing

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🔰 联系

@software{LiuFeng2317,
  author       = {Feng Liu, GuangYuan Zou, \& Haipeng Li},
  title        = {ADFWI},
  month        = July,
  year         = 2024,
  version      = {v1.1},
}