DOI: https://doi.org/10.1190/geo-2025-0186
تاريخ النشر: 2026-04-15
المؤلف: Divakar Vashisth وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات التصوير الزلزالي والعكس
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة تقدمًا كبيرًا في تطبيق الحوسبة الكمومية على الانعكاس الزلزالي، تحديدًا لتقدير مقاومات الموجات P والموجات S من بيانات الموجات الزلزالية. باستخدام التلدين الكمومي، تقدم الدراسة سير عمل جديد يدمج بين الانعكاس الزلزالي بعد التجميع وقبل التجميع في خطوة واحدة، مما يعزز الكفاءة من خلال تقليل عدد الكيوبتات المطلوبة لكل معلمة نموذج من 20 إلى 5 وتقليل وقت الحساب من 20 ثانية إلى 6.3 ثانية. توضح التنفيذ، الذي تم باستخدام محلل D-Wave Leap الهجين، أن تقديرات المقاومة يمكن تحقيقها في 4-9 ثوانٍ، مع مساهمة وحدة المعالجة الكمومية (QPU) فقط 0.043-0.085 ثانية في هذا الوقت.
تكشف التحليلات المقارنة مع التلدين المحاكى أن المحلل الكمومي يوفر نماذج مقاومة دقيقة في حقبة واحدة، بينما يتطلب التلدين المحاكى 10 حقب لتحقيق دقة مماثلة. تمثل هذه الدراسة الحالة الأولى لاستخدام الحوسبة الكمومية في الانعكاس الزلزالي لتقدير كلا النوعين من مقاومات الموجات، بناءً على الأعمال السابقة التي ركزت فقط على مقاومات الصوت. تسلط النتائج الضوء على الإمكانات التحويلية للحوسبة الكمومية في التطبيقات الجيوفيزيائية، مما يشير إلى أنه مع تقدم التكنولوجيا الكمومية، يمكن توسيع هذا سير العمل القابل للتكيف لمعالجة مجموعة أوسع من مشاكل التحسين في علوم الأرض.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على الإمكانات التحويلية للحوسبة الكمومية، خاصة من خلال استخدام الكيوبتات التي تستغل التراكب والتشابك لأداء حسابات تتجاوز قدرات الحواسيب التقليدية. يمكن أن توجد الكيوبتات في حالات متعددة في وقت واحد، مما يسمح بالمعالجة المتوازية، بينما يمكّن التشابك من الارتباطات الفورية بين الكيوبتات. يتم تجسيد هذه الميزة الحسابية الفريدة من خلال خوارزميات مثل خوارزمية شور لتفكيك الأعداد الصحيحة وخوارزمية غروفر للبحث في قواعد البيانات، والتي تظهر تسريعًا كبيرًا مقارنة بالطرق التقليدية. تصنف الورقة الحواسيب الكمومية إلى أنظمة عالمية قائمة على البوابات ومحللات كمومية، حيث تكون الأخيرة فعالة بشكل خاص لمشاكل التحسين، كما يتضح من التطبيقات في تدفق المرور، وطيات البروتين، وتحسين المحافظ المالية.
يركز المؤلفون على دمج الحوسبة الكمومية في الانعكاس الزلزالي، وهي تقنية حاسمة في الجيوفيزياء لتقدير خصائص الصخور تحت السطح من بيانات الزلازل. يبنون على الأعمال السابقة التي استخدمت محللًا كموميًا لتقدير مقاومات الصوت، متقدمين في المنهجية للسماح بالتقدير المباشر لمقاومات الموجات P والموجات S من بيانات الزلازل بعد التجميع وقبل التجميع في خطوة واحدة. تعزز هذه الطريقة الكفاءة من خلال القضاء على الحاجة لاستخدامات متعددة للمحلل الكمومي. توضح الورقة إطار نمذجة الزلازل الأمامية والمنهجية لتنفيذ الانعكاس الزلزالي على محلل كمومي، مقارنة النتائج بتلك التي تم الحصول عليها من التلدين المحاكى التقليدي. يؤكد المؤلفون على قوة إطار العمل المقترح وإمكاناته لتقدم البحث الجيوفيزيائي بشكل كبير من خلال قدرات وحدات المعالجة الكمومية (QPUs).
النتائج
في هذا القسم، يقدم المؤلفون نتائج دراستهم للانعكاس الزلزالي باستخدام محلل كمومي، مع التركيز على ثلاث مجموعات زوايا جزئية: قريبة (12°)، متوسطة (24°)، وبعيدة (36°). تظهر ملفات مقاومة الموجات P والموجات S المقدرة، المستمدة من المحلل الكمومي، توافقًا قويًا مع نماذج المقاومة الحقيقية، محققة أخطاء جذر متوسط المربعات (RMS) تبلغ 1.320 كم/ث·غ/سم³ و0.769 كم/ث·غ/سم³، على التوالي. بالمقارنة، أسفرت خوارزمية التلدين المحاكى، التي اتبعت سير عمل مشابه، عن أخطاء RMS أعلى بلغت 1.451 كم/ث·غ/سم³ و0.952 كم/ث·غ/سم³ في تكرارها الأول. على الرغم من أن نهج متعدد التكرارات حسّن نتائج التلدين المحاكى إلى 1.168 كم/ث·غ/سم³ و0.740 كم/ث·غ/سم³، إلا أن أداء المحلل الكمومي ظل تنافسيًا مع حقبة إضافية واحدة.
استكشف المؤلفون أيضًا نهج المحلل الهجين الكمومي-التقليدي بسبب قيود الأجهزة لوحدة المعالجة الكمومية (QPU). تعمل هذه الطريقة على تفكيك المشكلات الأكبر إلى مشكلات فرعية قابلة للإدارة، مما يسمح بتحسين أفضل وتحمل أكبر للضوضاء. تشير النتائج من المحلل الهجين، كما هو موضح في الأشكال، إلى أن توقعات المحلل الكمومي لمقاومات الموجات P والموجات S تتماشى باستمرار مع النماذج الحقيقية عبر أمثلة مختلفة، بما في ذلك الانعكاس الزلزالي بعد التجميع. من الجدير بالذكر أن المنهجية المقترحة حققت خطأ RMS قدره 0.559 كم/ث·غ/سم³، مما يدل على دقة محسنة مقارنة بسير العمل السابقة مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية، حيث كانت أوقات التشغيل الإجمالية أقل بكثير من تلك الخاصة بالطرق السابقة. تؤكد النتائج على إمكانات التلدين الكمومي في تطبيقات الانعكاس الزلزالي، مع تحقيق توازن فعال بين الدقة وتكلفة الحساب.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون المنهجية والنتائج المتعلقة بنمذجة الزلازل الأمامية والانكسار باستخدام الحوسبة الكمومية. يتم نمذجة بيانات الزلازل كالتفاف لموجة مصدر ومعاملات الانعكاس، التي تُستمد من الخصائص المرنة للطبقات الجيولوجية. يمكن حساب معاملات الانعكاس، باستخدام معادلات زويبريتز، تقريبها من خلال خصائص التغير في السعة مع الإزاحة (AVO)، والتي تشمل الاعتراض، والانحدار، والانحناء. يقدم المؤلفون إطارًا رياضيًا مفصلًا لنمذجة الاستجابة الزلزالية، بما في ذلك التعبيرات لمعاملات الانعكاس ووظائف الانعكاسية المستمرة، مما يؤدي في النهاية إلى نموذج زلزالي أمامي منفصل.
تقدم الدراسة نهجًا جديدًا للانعكاس الزلزالي يُؤطر كمشكلة تحسين، والتي تُحل باستخدام محلل كمومي. تم تصميم دالة الهدف لتقليل الفرق بين بيانات الزلازل المرصودة والاستجابات المتوقعة، مع دمج نموذج منخفض التردد لاستقرار عملية الانعكاس. يُظهر المؤلفون أن تنفيذهم للحوسبة الكمومية يمكن أن يقدر بكفاءة مقاومات الموجات P والموجات S من بيانات الزلازل، محققين نتائج في وقت أقل بكثير من الطرق التقليدية. تشير النتائج إلى أن المحلل الكمومي يتفوق على التلدين المحاكى من حيث السرعة والدقة، مما يشير إلى مستقبل واعد للحوسبة الكمومية في تطبيقات علوم الأرض. المنهجية المقترحة قابلة للتكيف مع مشاكل تحسين أخرى، مما يبرز إمكاناتها للاستخدام الأوسع في هذا المجال.
DOI: https://doi.org/10.1190/geo-2025-0186
Publication Date: 2026-04-15
Author(s): Divakar Vashisth et al.
Primary Topic: Seismic Imaging and Inversion Techniques
Overview
This research presents a significant advancement in the application of quantum computing to seismic inversion, specifically for estimating P-wave and S-wave impedances from seismic trace data. Utilizing quantum annealing, the study introduces a novel workflow that integrates both post-stack and pre-stack seismic data inversion into a single step, enhancing efficiency by reducing the number of qubits required per model parameter from 20 to 5 and decreasing computation time from 20 seconds to 6.3 seconds. The implementation, conducted using the D-Wave Leap hybrid solver, demonstrates that impedance estimations can be achieved in 4-9 seconds, with the quantum processing unit (QPU) contributing only 0.043-0.085 seconds to this runtime.
Comparative analysis with simulated annealing reveals that the quantum annealer provides accurate impedance models in a single epoch, while simulated annealing necessitates 10 epochs for similar accuracy. This study marks the first instance of utilizing quantum computing for seismic inversion to estimate both types of wave impedances, building on previous work that focused solely on acoustic impedances. The findings highlight the transformative potential of quantum computing in geophysical applications, suggesting that as quantum technology advances, this adaptable workflow could be extended to address a wider range of optimization problems in geosciences.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative potential of quantum computing, particularly through the use of quantum bits (qubits) that exploit superposition and entanglement to perform computations beyond the capabilities of classical computers. Qubits can exist in multiple states simultaneously, allowing for parallel processing, while entanglement enables instantaneous correlations between qubits. This unique computational advantage is exemplified by algorithms such as Shor’s for integer factorization and Grover’s for database searching, which demonstrate significant speedups over classical methods. The paper categorizes quantum computers into gate-based universal systems and quantum annealers, the latter being particularly effective for optimization problems, as evidenced by applications in traffic flow, protein folding, and financial portfolio optimization.
The authors focus on the integration of quantum computing into seismic inversion, a critical technique in geophysics for estimating subsurface rock properties from seismic data. They build upon previous work that utilized a quantum annealer to estimate acoustic impedances, advancing the methodology to allow for the direct estimation of P-and S-wave impedances from both post-stack and pre-stack seismic data in a single step. This approach enhances efficiency by eliminating the need for multiple uses of the quantum annealer. The paper outlines the seismic forward modeling framework and the methodology for implementing seismic inversion on a quantum annealer, comparing results with those obtained from classical simulated annealing. The authors emphasize the robustness of their proposed framework and its potential to significantly advance geophysical research through the capabilities of quantum processing units (QPUs).
Results
In this section, the authors present the results of their seismic inversion study utilizing a quantum annealer, focusing on three partial angle stacks: near (12°), mid (24°), and far (36°). The estimated P-wave and S-wave impedance profiles, derived from the quantum annealer, demonstrate strong alignment with true impedance models, achieving root-mean-square (RMS) errors of 1.320 km/s·g/cc and 0.769 km/s·g/cc, respectively. In comparison, a simulated annealing algorithm, which followed a similar workflow, yielded higher RMS errors of 1.451 km/s·g/cc and 0.952 km/s·g/cc in its initial iteration. Although a multi-iterative approach improved the simulated annealing results to 1.168 km/s·g/cc and 0.740 km/s·g/cc, the quantum annealer’s performance remained competitive with a single additional epoch.
The authors also explored the hybrid quantum-classical solver approach due to hardware limitations of the quantum processing unit (QPU). This method effectively decomposes larger problems into manageable sub-problems, allowing for enhanced optimization and noise tolerance. The results from the hybrid solver, as illustrated in the figures, indicate that the quantum annealer’s predictions for P-wave and S-wave impedances consistently align with true models across various examples, including post-stack seismic inversion. Notably, the proposed methodology achieved an RMS error of 0.559 km/s·g/cc, demonstrating improved accuracy over previous workflows while maintaining computational efficiency, with total runtimes significantly lower than those of earlier methods. The findings underscore the potential of quantum annealing in seismic inversion applications, balancing accuracy and computational cost effectively.
Discussion
In this section, the authors discuss the methodology and findings related to seismic forward modeling and inversion using quantum computing. Seismic data is modeled as a convolution of a source wavelet and reflection coefficients, which are derived from the elastic properties of geological layers. The reflection coefficients, calculated using the Zoeppritz equations, can be approximated through Amplitude Variation with Offset (AVO) attributes, which include the intercept, gradient, and curvature. The authors present a detailed mathematical framework for modeling the seismic response, including expressions for reflection coefficients and continuous reflectivity functions, ultimately leading to a discrete seismic forward model.
The study introduces a novel approach to seismic inversion framed as an optimization problem, which is solved using a quantum annealer. The objective function is designed to minimize the difference between observed seismic data and predicted responses, incorporating a low-frequency model to stabilize the inversion process. The authors demonstrate that their quantum computing implementation can efficiently estimate P-and S-wave impedances from seismic data, achieving results in significantly less time than traditional methods. The findings indicate that the quantum annealer outperforms simulated annealing in terms of speed and accuracy, suggesting a promising future for quantum computing in geoscience applications. The proposed workflow is adaptable for other optimization problems, highlighting its potential for broader use in the field.