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卷积146,2020
核心分析师学会2019国际专题讨论会 |
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文章号 | 0400 | |
页数 | 7 | |
段内 | 波级成像建模 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202014604001 | |
在线发布 | 2020年2月5日 |
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14604001(2020年)
可渗透性预测使用多变结构回归
CarlZeiss显微镜4385HopyardRd.PleasantonCA94588
*对应作者 :matthew.andrew@zeiss.com
可渗透性预测新法使用多变结构回归机器学习模型培训使用使用多种对象技术搭建合成数据集(2 190,外推至219 000)渗透性计算方法使用传统数字岩石网络计算,并用作多变量描述孔网结构的目标函数。 孔网结构由通过图像分析生成的粒子、孔子和喉咙离散描述统计生成使用超轨法创建回归模型,目标集误差 < 4%betway手机投注后用一组综合数据验证该模型,数据由碳酸盐和沙石样本专有数据集生成,开源数据取自数字岩石门户www.digitalrocksporta.org)根均分误差 < 25%这种方法可广泛应用到多功能介质孔度分析中的异质和尺度问题,特别是因为它有可能适用于2D和3D数据
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience发布,2020
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