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Seismic Fault Detection Using Convolutional Neural Networks Trained on Synthetic Poststacked Amplitude Maps

IEEE geoscience and remote sensing letters : a publication of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society, v.16 no.3, 2019년, pp.352 - 356  

Pochet, Axelle (Department of Informatics, Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Diniz, Pedro H. B. (Department of Informatics, Pontificia Universidade Catolica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Lopes, Hélio (Department of Informatics, Pontificia Universidade Catolica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Gattass, Marcelo

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Fault detection is a crucial step in reservoir characterization. Despite the many tools developed in the past decades, automation of this task remains a challenge. We investigate the application of convolutional neural networks (CNNs) to seismic fault detection. CNN is a deep learning method growing...

참고문헌 (31)

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