seismic_deep_learning:几个Python脚本使用深度学习从地球物理图像中提取地质结构-源码

上传者: 42128558 | 上传时间: 2021-07-11 09:24:34 | 文件大小: 26.05MB | 文件类型: ZIP
深度学习的3D地震解释:简介 在这里,我们将分享使用深度学习来解释2D和/或3D地震反射数据中的地质结构(例如,断层,盐体和层位)的代码,教程和示例。 您可以在我们的上找到一些视觉示例,并在我们的找到更多技术细节。 首先,您不需要任何特殊的硬件,软件,数据或经验,只需一点时间。 查看 。 讲解 盐 本教程将向您展示如何使用2-D卷积神经网络在二维地震图像中映射盐,以进行像素分类。 本教程描述了如何使用U-Net类型卷积神经网络加快映射速度。 缺点 本教程将向您展示如何在3D地震体中绘制构造断层图。 本教程将说明如何将我们的故障映射工作流程转换为3-D。 本教程将指导您如何在故障映射期间量化不确定性(尚未准备好) 视界 本教程将向您介绍在3D地震体中绘制地平线的过程。 本教程将向您展示如何使用二维CNN改善地平线映射 本教程将说明如何将我们的地平线映射工作流程转换为3-D

文件下载

资源详情

[{"title":"( 28 个子文件 26.05MB ) seismic_deep_learning:几个Python脚本使用深度学习从地球物理图像中提取地质结构-源码","children":[{"title":"seismic_deep_learning-master","children":[{"title":"image.png <span style='color:#111;'> 389.87KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tutorial-1","children":[{"title":"seismic.tif <span style='color:#111;'> 13.95MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mask.tif <span style='color:#111;'> 2.44MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tutorial-1.ipynb <span style='color:#111;'> 1.20MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"tutorial-2","children":[{"title":"tutorial-2.ipynb <span style='color:#111;'> 813.19KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"tutorial-8","children":[{"title":"tutorial-8.ipynb <span style='color:#111;'> 1.66MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"tutorial-3","children":[{"title":"seismic_inline_100.png <span style='color:#111;'> 476.68KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"inline_400.svg <span style='color:#111;'> 660.31KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seismic_inline_400.png <span style='color:#111;'> 483.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tutorial-3.ipynb <span style='color:#111;'> 3.72MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"inline_500.svg <span style='color:#111;'> 705.50KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mask_inline_100.png <span style='color:#111;'> 16.88KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mask_inline_500.png <span style='color:#111;'> 9.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"inline_200.svg <span style='color:#111;'> 654.43KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seismic_inline_500.png <span style='color:#111;'> 516.17KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mask_inline_200.png <span style='color:#111;'> 14.95KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seismic_inline_300.png <span style='color:#111;'> 499.21KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"seismic_inline_200.png <span style='color:#111;'> 512.03KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"inline_100.svg <span style='color:#111;'> 654.43KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mask_inline_300.png <span style='color:#111;'> 8.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"inline_300.svg <span style='color:#111;'> 683.49KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mask_inline_400.png <span style='color:#111;'> 7.36KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"tutorial-7","children":[{"title":"tutorial_7.ipynb <span style='color:#111;'> 1.66MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 3.08KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"tutorial-9","children":[{"title":"machine_learning_inverse_by_physical_critique.ipynb <span style='color:#111;'> 38.42KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"marmousi.ipynb <span style='color:#111;'> 411.81KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"tutorial-6","children":[{"title":"tutorial_5.ipynb <span style='color:#111;'> 6.66MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"tutorial-4","children":[{"title":"tutorial-4.ipynb <span style='color:#111;'> 31.10KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明