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J-GLOBAL ID：201702231596977867   整理番号：17A1235411

HYPPS:地下モデリングのためのハイブリッド地球統計学的モデリングアルゴリズム【Powered by NICT】

HYPPS: A hybrid geostatistical modeling algorithm for subsurface modeling

著者 (1件)： Tahmasebi Pejman (Department of Petroleum Engineering, University of Wyoming, Laramie, Wyoming, USA)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 53  号： 7  ページ： 5980-5997  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地下系の複雑なの処理及び地質学的に現実的なモデル化は,詳細な空間データセットを必要とする。このようなビッグデータは通常画像を通して提供することができる。種々の開発にもかかわらず,訓練画像ベース技術はモデリング多重スケールで複雑な構造用に設計されていない。画素ベース法は大規模特徴の劣った繁殖による調和点データを活用して,パターンベースと呼ばれる,幾つかの他の技術は長距離で複雑な構造の優れた再現を示し,調整データのバイアスであった。本論文では,ハイブリッドパターン画素ベースシミュレーション(HYPPS)を用いた地球統計学的モデリングの新しい見方を提案した,そこではピクセルとパターンベース技術を同時に使用した。調整点データの完全な再生を提案HYPPS法を用いて達成した。アルゴリズムは,単一および多変量シミュレーションのために開発した。この方法は種々の二次元/三次元カテゴリーデータに適用し,その結果を以前の技術よりも顕著な改善を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  三次元 ,  画素 ,  *モデリング ,  シミュレーション ,  不確実性 ,  バイアス ,  地質学 ,  二次元
準シソーラス用語： 多変量 ,  長距離 ,  マルチスケール ,  ビッグデータ ,  空間データ ,  *地球統計学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 地下モデリング ,  複雑な地質構造 ,  不確実性 ,  水文地質学的モデル化

分類 (2件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  地下水学  (DC07040Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 地下 ,  モデリング ,  地球統計学 ,  アルゴリズム