Quantitative logging data clustering with hidden Markov model to assist log unit classification
Abstract Revealing subsurface structures is a fundamental task in geophysical and geological studies. Logging data are usually acquired through drilling projects, which constrain the subsurface structure, and together with the description of drill core samples, are used to distinguish geological uni...
প্রধান লেখক: | Suguru Yabe, Yohei Hamada, Rina Fukuchi, Shunichi Nomura, Norio Shigematsu, Tsutomu Kiguchi, Kenta Ueki |
---|---|
বিন্যাস: | প্রবন্ধ |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
SpringerOpen
2022-06-01
|
মালা: | Earth, Planets and Space |
বিষয়গুলি: | |
অনলাইন ব্যবহার করুন: | https://doi.org/10.1186/s40623-022-01651-0 |
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
A new method for the empirical conversion of logging data to clay mineral fraction in the Nankai accretionary prism
অনুযায়ী: Suguru Yabe, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020-10-01) -
Simultaneous estimation of in situ porosity and thermal structure from core sample measurements and resistivity log data at Nankai accretionary prism
অনুযায়ী: Suguru Yabe, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019-11-01) -
Feature Selection for Hidden Markov Models and Hidden Semi-Markov Models
অনুযায়ী: Stephen Adams, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2016-01-01) -
Visual tracking using interactive factorial hidden Markov models
অনুযায়ী: Jin Wook Paeng, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2021-08-01) -
UTILIZING DISCRETE HIDDEN MARKOV MODELS TO ANALYZE TETRAPLOID PLANT BREEDING
অনুযায়ী: Nahrul Hayati, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024-10-01)