【周报】第六周

时间：2026.10.04 – 2026.10.10
研究方向：DL-FWI
本周关键词：IFWI

目录

• 1. 上周工作回顾
• 2. 本周计划
• 3. 本周工作内容
• • 对比实验
  • • 实验设计
    • 参数配置
    • 评价指标
    • 实验结果
    • 可视化
    • 结论
• 4. 遇到的问题

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1. 上周工作回顾

1. 复现了 IFWI

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2. 本周计划

1. 调试炮数、mlp层深度与宽度、ω \omegaω等参数，观察对结果的影响

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3. 本周工作内容

对比实验

实验设计

在保证其它变量不变的情况下，增加炮数、改变mlp层的深度与宽度、以及ω \omegaω，观察结果（RMSE 以及深层恢复情况）的变化。

参数配置

参数	设置（加粗为 baseline）
炮数	13/ 25 / 49
（mlp层）深度	4/ 6 / 8
（mlp层）宽度	128/ 256 / 512
ω \omegaω	10 / 20 /30/ 50

评价指标

指标	含义	本项目的计算范围／单位	如何判断
Full RMSE（全域均方根误差）	反演速度与真值之差，平方后取平均再开方；对较大的误差更敏感	全部速度网格；m/s	越小越好，0 表示完全一致；目前用它选择各组最佳可用模型
Deep RMSE（深部均方根误差）	单独衡量深部速度值的准确性，避免浅部良好结果掩盖深部误差	深度≥705 m，即模型下半部分；m/s	越小越好
Deep SSIM（深部结构相似度）	比较深部模型局部均值、对比度和结构，帮助判断层位、形态是否接近真值	同一深部区域，采用7×7 窗口；无量纲	越高越好，1 表示完全一致
Waveform MSE（波形均方误差）	模拟地震记录与观测记录的差值平方，再对全部样本取平均	该组全部炮、接收器和时间采样；波形幅值单位的平方	越小表示波形拟合越好；不同炮数组的观测集合不同，比较时需注意
Training Loss训练损失	优化器训练时最小化的目标；使用波形 MSE	Loss 曲线记录每次参数更新前的值	用于观察收敛、震荡和突增
Full RMSE vs. Baseline相对基线变化	(本组 RMSE / Baseline RMSE − 1) × 100%	百分比%	负值表示改善，正值表示变差
RMSE by Depth各深度误差	在每一个深度，沿横向计算速度 RMSE	每一行网格；m/s	越小越好；可定位误差主要出现在浅部还是深部
Signed Error有符号误差	反演速度 − 真值速度，保留高估或低估的方向	每个网格点；m/s	越接近0越好；当前图中红色表示高估，蓝色表示低估

实验结果

实验变化	全域 RMSE ↓	较基线	深部 RMSE ↓	深部 SSIM ↑	末模型波形 MSE
baseline	673.21	—	942.55	0.3912	6.701×10⁻⁵
炮数 → 25	951.81	+41.38%	1107.58	0.0571	1.915×10⁻²
炮数 → 49	728.72	+8.24%	1022.51	0.3512	8.556×10⁻⁵
深度 → 6 层	930.86	+38.27%	1114.75	0.0814	8.858×10⁻³
深度 → 8 层	1044.34	+55.13%	1194.07	0.0307	1.131×10⁻²
宽度 → 256	934.79	+38.86%	1132.46	0.1413	6.622×10⁻³
宽度 → 512	1037.64	+54.13%	1071.94	0.0547	1.610×10⁻²
ω \omegaω→ 10	729.98	+8.43%	1023.75	0.2991	3.096×10⁻⁴
ω \omegaω→ 20	823.45	+22.32%	1155.67	0.3168	4.115×10⁻⁴
ω \omegaω→ 50	1079.06	+60.29%	1152.24	0.0387	1.208×10⁻²

可视化

炮数组

深度组

宽度组

ω \omegaω组

结论

论文选择的超参数基本都是最好的，对比实验做出来的结果均没有达到 baseline 的效果。

4. 遇到的问题

1. 实验时间太长了，特别是炮数，加上去时间成倍的增加，或许可以考虑用局部反演等技术？
2. 还需要进行进一步的参数搜索吗？
3. 发现 Loss 曲线会有一个跳跃现象，只有炮数改变时还保留，其余参数改变后似乎没有这种现象了？
4. 有必要使用梯度裁剪吗？