물리탐사2 [seismic interpolation] Self-supervised learning for low frequency extension of seismic data * 해당 논문 리뷰는 글쓴이가 직접 읽고 이해한 내용을 바탕으로 작성된 것이므로 잘못된 정보가 포함될 수 있습니다. 잘못된 정보는 댓글로 남겨주시면 반영하겠습니다 : )Meixia Wang, Sheng Xu, and Hongbo Zhou, Equinor US OperationsSEG International Exposition and 90th Annual Meeting2020Introduction저주파 성분은 탄성파 이미징 알고리즘, 특히 전체 파형 역산(FWI)에 중요하며, 지하 구조의 더 정확한 이미지를 제공하는 데 도움을 준다. 하지만, 많은 기존 탄성파 데이터 세트에서는 저주파 부분이 부족하고, 이로 인해 데이터 품질이 낮다.따라서 이 논문에서는 U-Net을 사용하여 탄성파 데이터에서 저주파를 효.. 2024. 8. 7. [seismic inversion] A prestack seismic inversion method constrained by facies-controlledsedimentary structural features * 해당 논문 리뷰는 글쓴이가 직접 읽고 이해한 내용을 바탕으로 작성된 것이므로 잘못된 정보가 포함될 수 있습니다. 잘못된 정보는 댓글로 남겨주시면 반영하겠습니다 : ) Ting Chen, Yaojun Wang, Kunhong Li, Hanpeng Cai, Gang Yu, and Guangmin HuGEOPHYSICSC2023Introduction이 논문에서는 암상 제어를 통해 지진 인버전의 정확성을 높이는 새로운 접근법을 제안합니다. 이 접근법은 지질학적 데이터와 잘 맞도록 인버전 결과를 조정하는 데 중점을 두고 있습니다. 구체적으로 세 가지 주요 기법을 사용합니다:Seismic 퇴적학 도입: 이 방법은 암상 제어 확률론적 인버전을 통해 인버전 결과에 명확한 지질학적 의미를 부여하여, 관측 데이터가 다.. 2024. 5. 22. 이전 1 다음
