人工ニューラルネットワークを用いたせん断波速度の予測【JST・京大機械翻訳】

Adjei Franklin; Afare Priscilla; Osae Teddy

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202778428349 整理番号：22P0212305

人工ニューラルネットワークを用いたせん断波速度の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting of shear wave velocity using Artificial Neural Networks

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発行年： 2020年11月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

せん断波速度は,地質力学研究における岩石学,多孔性および動的特性を決定する重要なパラメータである。しかし,時間とコスト制限のために,せん断波速度は,すべての間隔とすべての井戸で利用できない。本論文では,せん断波速度と強い相関を持つ坑井検層を決定し,Tano北場のせん断波速度を予測するために使用した。4つの異なる方法を用いて,3つの異なる条件下でせん断波速度を推定した。次に,せん断波速度の実と予測値の間の測定の得られた係数と平均絶対パーセント相対誤差に基づいて,最終結果を比較した。本研究の結果は,多重変数に基づくニューラルネットワークが,用いた他の方法よりも,せん断波速度をよりよく推定できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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油層工学

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