Standard

Harvard

APA

Vancouver

Author

BibTeX

@article{59c2e70b8f7343fc8b82d9236e7105d8,
title = "Трехмерная сейсмическая инверсия с использованием машинного обучения для восстановления плотности распределения трещин: апробация на реальных данных",
abstract = "Данная работа посвящена численному исследованию применимости трёхмерной сейсмической инверсии для реконструкции модели плотности распределения трещин. Исследуется подход для реконструкции трехмерной модели трещин, основанный на трехмерном свёрточном моделировании и машинном обучении с использованием нейронной сети U-net. Разработанный алгоритм и программное обеспечение оттестированы на реалистичных синтетических моделях и данных, а также предложенный подход апробирован на дифракционных изображениях, построенных по реальным данным 3D сейсморазведки в Карском море.",
keywords = "ДИСКРЕТНАЯ МОДЕЛЬ ТРЕЩИН, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ТРЁХМЕРНОЕ СВЁРТОЧНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, РЕАЛЬНЫЕ СЕЙСМИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ",
author = "Протасов, {Максим Игоревич} and Кенжин, {Роман Мугарамович} and Евгений Павловский",
note = "Протасов М.И., Кенжин Р.М., Павловский Е.Н. Трехмерная сейсмическая инверсия с использованием машинного обучения для восстановления плотности распределения трещин: апробация на реальных данных // Геофизика. – 2024. – № 4. – С. 25-31. Данная работа выполнена при поддержке Российского Научного Фонда грант № 21-71-20002.",
year = "2024",
doi = "10.34926/geo.2024.31.24.003",
language = "русский",
pages = "25--31",
journal = "Геофизика",
issn = "1681-4568",
publisher = "Московское городское региональное отделение Межрегиональной общественной организации Евро-Азиатское геофизическое общество",
number = "4",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Трехмерная сейсмическая инверсия с использованием машинного обучения для восстановления плотности распределения трещин: апробация на реальных данных

AU - Протасов, Максим Игоревич

AU - Кенжин, Роман Мугарамович

AU - Павловский, Евгений

N1 - Протасов М.И., Кенжин Р.М., Павловский Е.Н. Трехмерная сейсмическая инверсия с использованием машинного обучения для восстановления плотности распределения трещин: апробация на реальных данных // Геофизика. – 2024. – № 4. – С. 25-31. Данная работа выполнена при поддержке Российского Научного Фонда грант № 21-71-20002.

PY - 2024

Y1 - 2024

N2 - Данная работа посвящена численному исследованию применимости трёхмерной сейсмической инверсии для реконструкции модели плотности распределения трещин. Исследуется подход для реконструкции трехмерной модели трещин, основанный на трехмерном свёрточном моделировании и машинном обучении с использованием нейронной сети U-net. Разработанный алгоритм и программное обеспечение оттестированы на реалистичных синтетических моделях и данных, а также предложенный подход апробирован на дифракционных изображениях, построенных по реальным данным 3D сейсморазведки в Карском море.

AB - Данная работа посвящена численному исследованию применимости трёхмерной сейсмической инверсии для реконструкции модели плотности распределения трещин. Исследуется подход для реконструкции трехмерной модели трещин, основанный на трехмерном свёрточном моделировании и машинном обучении с использованием нейронной сети U-net. Разработанный алгоритм и программное обеспечение оттестированы на реалистичных синтетических моделях и данных, а также предложенный подход апробирован на дифракционных изображениях, построенных по реальным данным 3D сейсморазведки в Карском море.

KW - ДИСКРЕТНАЯ МОДЕЛЬ ТРЕЩИН

KW - МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

KW - ТРЁХМЕРНОЕ СВЁРТОЧНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

KW - РЕАЛЬНЫЕ СЕЙСМИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=69084903

U2 - 10.34926/geo.2024.31.24.003

DO - 10.34926/geo.2024.31.24.003

M3 - статья

SP - 25

EP - 31

JO - Геофизика

JF - Геофизика

SN - 1681-4568

IS - 4

M1 - 3

ER -

ID: 60477723