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物理信息机器学习地球物理数据反演概述
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了SLIM开源软件框架，可用于计算地球物理学和反演问题，包括波动方程和多相流模拟。该软件可读性强且可扩展，可利用高性能计算。演示了设计原则及其益处，用于反演渗透率，涉及机器学习。
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关键要点
- SLIM开源软件框架用于计算地球物理学和反演问题。
- 框架支持波动方程的应用，如地震和医疗超声。
- 具备学习先验的正则化和学习神经替代物功能。
- 软件可读性强且可扩展，便于研究人员构建问题。
- 利用高性能计算的最新发展。
- 通过构建可扩展的原型演示设计原则及其益处。
- 应用于从时间序列交叉井地震数据中反演渗透率。
- 涉及耦合波物理、多相流和机器学习。
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