The Use of 3D Convolutional Autoencoder in Fault and Fracture Network Characterization

Conventional pattern recognition methods directly use 1D poststack data or 2D prestack data for the statistical pattern recognition of fault and fracture network, thereby ignoring the spatial structure information in 3D seismic data. As a result, the generated fault and fracture network is not disti...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Geofluids Ročník 2021; s. 1 - 11
Hlavní autoři:	Xu, Feng, Li, Zhiyong, Wen, Bo, Huang, Youhui, Wang, Yaojun
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Chichester Hindawi 2021 John Wiley & Sons, Inc Wiley
Témata:	Cluster analysis Clustering Coders Convolution Deep learning Dimensions Fault lines Feature extraction Feature selection Fractured reservoirs Geology Neural networks Pattern recognition Principal components analysis Seismic activity Seismic data Seismic simulators Seismological data Teaching methods Training Wavelet transforms China
ISSN:	1468-8115, 1468-8123
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!