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Implicit neural representations for 3D gravity inversion
DOI:10.1016/j.cageo.2025.106082.png)
摘要
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• 开发了一种隐式重力反演方法,将重力的控制物理定律嵌入到网络优化中。
• 所提出的方法避免了需要大规模训练数据集,并消除了对人工设计正则化项的依赖。
• 探索了来自网络架构的隐式正则化效应的潜在来源。
• 在合成数据集和San Nicolas油田数据集上进行了评估,该方法实现了保真度重建,并表现出稳健的性能。
期刊
C
IF:
4.4
论文数:
5.0K
被引数:
1.5W
机构
引用论文
3D Focusing Inversion of Gravity Data Based on an Arctangent Stabilizing Functional基于反正切稳定函数的3D重力数据聚焦反演

