应用人工神经网络技术实现由地震速度反演裂缝密度

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1前言由地震资料预测裂缝的水动力与机械条件,在各种工程与地学领域中具有很重要的意义。由地震方法得到的密度资料为储量工程师和地质学家提供了很多有用信息,其中包括了裂缝储量的潜在产量评估,这样的信息在非破坏性的应用中也很有价值,例如:裂缝层的污水隔离、地基完整 1 Foreword The prediction of hydrodynamic and mechanical conditions of fractures from seismic data is of great importance in various fields of engineering and geosciences. Density data obtained from seismic methods provide reserve engineers and geologists with a wealth of useful information, including potential yield assessments of fracture reserves, and such information is also valuable in non-destructive applications such as: Sewage isolation, foundation integrity
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