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本文介绍了一种基于深度学习的三维方法,用于反演地下密度和速度模型,以预测地下CO₂羽流。该方法优于仅有重力或仅有地震的反演模型,具有改进的密度和速度重建、准确的分割和更高的R-squared系数。未来的工作将验证该方法的有效性。

深度学习代理模型在表面位移和流动中的加速训练及其在基于MCMC的CO2储存作业历史匹配中的应用

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-20T00:00:00Z
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