Meta-Attributes and Artificial Networking: A New Tool for Seismic Interpretation
Anwendung des maschinellen Lernens auf die Interpretation seismischer Daten
Aus seismischen Daten, die an der Oberfläche gesammelt wurden, lassen sich zahlreiche seismische Attribute generieren, die ein besseres Verständnis der geologischen Strukturen und stratigrafischen Merkmale im Untergrund ermöglichen. Da immer mehr seismische Daten zur Verfügung stehen, trägt maschinelles Lernen zu einer schnelleren Datenverarbeitung und Interpretation der komplexen geologischen Verhältnisse im Untergrund bei.
Meta-Attribute und künstliche Vernetzungen: Ein neues Werkzeug für die seismische Interpretation erforscht, wie künstliche neuronale Netze für die automatische Interpretation von seismischen 2D- und 3D-Daten eingesetzt werden können.
Zu den Highlights des Bandes gehören:
⬤ Geschichtliche Entwicklung der seismischen Attribute.
⬤ Überblick über Meta-Attribute und wie man sie entwirft.
⬤ Arbeitsabläufe für die Berechnung von Meta-Attributen aus seismischen Daten.
⬤ Fallstudien, die die Anwendung von Meta-Attributen demonstrieren.
⬤ Übungssätze mit Lösungen.
⬤ Beispieldatensätze für praktische Übungen verfügbar.
Die American Geophysical Union fördert Entdeckungen in der Erd- und Weltraumwissenschaft zum Nutzen der Menschheit. Ihre Veröffentlichungen dienen der Verbreitung wissenschaftlicher Erkenntnisse und bieten Ressourcen für Forscher, Studenten und Fachleute.
| ISBN: | 9781119482000 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 288 |
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