国家冰川冻土沙漠科学数据中心

元数据

名称	Structural Augmentation in Seismic Data for Fault Prediction
科技资源标识	CSTR:11738.14.NCDC.XDA14.PP5801.2024
DOI	10.3390/app12199796
数据共享方式	开放下载
摘要	Fault interpretation tasks become more and more difficult as the complexity of seismic exploration increases, especially for ultra-deep seismic data. Recently, numerous researchers have utilized automatic interpretation techniques based on deep learning to improve the efficiency and accuracy of fault prediction.
学科分类	170.50
关键词	fault detection deep learning training sets data augmentation geological structure
作者	Shenghou Wang,Xu Si,Zhongxian Caiand Yatong Cui
数据量	11.8 MiB
论文类型：	journal
论文网址：	https://doi.org/10.3390/app12199796
期刊名称：	Applied Sciences
出版时间：	2022-09-01

引用和标注

数据引用

Shenghou Wang,Xu Si,Zhongxian Caiand Yatong Cui. Structural Augmentation in Seismic Data for Fault Prediction. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2024. https://cstr.cn/CSTR:11738.14.NCDC.XDA14.PP5801.2024.

Shenghou Wang,Xu Si,Zhongxian Caiand Yatong Cui. Structural Augmentation in Seismic Data for Fault Prediction. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2024. https://www.doi.org/10.3390/app12199796.

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项目信息详情

项目名称：深层油气形成与分布预测
项目编号：XDA14010000
项目类别：中国科学院战略性先导科技专项（A类）