文献

J-GLOBAL ID：202002221614427983   整理番号：20A2059716

動的データからの大域的および空間的モデルパラメータの直接予測【JST・京大機械翻訳】

Direct forecasting of global and spatial model parameters from dynamic data

著者 (2件)： Park Jihoon (Energy Resources Engineering, Stanford University, USA) ,  Caers Jef (Geological Sciences, Stanford University, USA)
資料名： Computers & Geosciences  (Computers & Geosciences)
巻： 143  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0320B  ISSN： 0098-3004  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 直接予測は,非線形逆問題における不確実性定量化のための方法として最近提案された。この方法は,完全なモデル反転を必要とせずに,所望の将来の応答を直接予測する。地下水,浅層および深部地熱および石油/ガス予測のような一連の地中場事例にこの方法を成功裏に適用した。本論文では,直接予測のフレームワークを拡張し,それが最初の場所,すなわちモデルインバージョンで回避された。アイデアは単純である:モデル予測変数をモデル変数と置き換える。現在,2つの課題が発生している:モデル次元は,少なくとも,表面下の実際において,データ変数よりはるかに高い。これは,地質構造と性質に対する動的データと高次元空間モデルを考慮した論文における事例である。第2に,元の方法に適用した回帰は,変換されたデータに関する予測変数の線形回帰であり,現場観測と一致するモデルを導くことはそうでない。まず,モデル空間に対する変数選択法(大域的感度解析)を加えることにより,これらの課題に取り組んだ。より具体的には,データ変数のみに最も敏感なモデル成分を選択した。線形仮定は,敏感なモデル変数の逐次更新によって軽減される。構造,岩石物理および流体モデルパラメータを含む複雑な地質不確実性を有するLibyan油貯留層に関する著者らの方法を説明した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地質構造 ,  石油 ,  不確実性 ,  岩石 ,  地熱 ,  線形性 ,  逆問題 ,  *地質 ,  高次元 ,  その場観察
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  *モデルパラメータ ,  空間モデル ,  貯留層 ,  変数選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 計算方法 ,  データ同化 ,  逆問題 ,  地球統計学

分類 (1件)： 地下水学  (DC07040Y)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデルパラメータ ,  予測