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J-GLOBAL ID：201702271140119031   整理番号：17A0070044

ラフ集合の疎行列に基づく地震属性融合の低減方法とその応用【JST・京大機械翻訳】

An approach to seismic attributes fusion and reduction based on rough polarization sparse matrix

著者 (4件)： Liu Taoping (School of Mechanical Engineering,Xi’an Jiaotong University) ,  Liu Hongjie (Geophysical Research Institute,Research Institute of Exploration and Development,Xinjiang Oilfield Company,PetroChina) ,  Lou Bing (Geophysical Research Institute,Research Institute of Exploration and Development,Xinjiang Oilfield Company,PetroChina) ,  Gao Xinfeng (Geophysical Research Institute,Research Institute of Exploration and Development,Xinjiang Oilfield Company,PetroChina)
資料名： Shiyou Diqiu Wuli Kantan  (Shiyou Diqiu Wuli Kantan)
巻： 51  号： 4  ページ： 774-781  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2202A  ISSN： 1000-7210  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 石油地震探査では地震属性を用いて石油とガスの予測を行うが、異なる予測対象に対して多くの地震属性から敏感属性を選択し、冗長属性を除去し、予測結果の正確性を確保する必要がある。そこで,ラフ集合理論と分極行列を十分に検討することに基づいて,ラフ集合の疎行列に基づく地震属性融合のための新しい方法を提案した。まばらな分極行列の組合せ計算によって,すべての地震属性の融合縮小を発見した。同時に,ラフ分極スパース行列の地震属性融合法の実現可能性を理論的に証明した。シミュレーション結果と実際のデータの応用は以下のことを示した。この方法は簡単で便利である。地震属性低減処理の後,予測の多さを減少させるだけでなく,予測精度を向上させるだけではなく,予測処理の効率と包括的応用効果も改善することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地震探査 ,  シミュレーション ,  *スパース行列 ,  *地震 ,  石油 ,  分極 ,  *ラフ集合
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ラフ集合論 ,  正確性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： rough set ,  polarization matrix ,  seismic attributes fusion ,  attribute reduction ,  oil and gas prediction

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ラフ集合 ,  疎行列 ,  地震 ,  属性 ,  融合 ,  応用