Zobrazeno 1 - 10 of 2 734 pro vyhledávání: '"Prospectivity"'
1
Akademický článek
The possibilities of lineament analysis using for quantitative assessment of the areas prospectivity for the hydrocarbon deposits searching (on the example of the Dnieper-Donets depression Northern board)
Autor: A. Ya. Khodorovskyi, O. A. Apostolov, L. O. Yelistratova, I. F. Romanciuc
Publikováno v: Мінеральні ресурси України, Iss 4, Pp 58-63 (2024)
The possibilities of applying the lineament maps issued on the base of remote sensing visual interpretation results is substantiated for assessment of potential area for hydrocarbon deposits search. The reliability of the results interpretation was a
Externí odkaz: https://doaj.org/article/2acacec748d148a4887b02cac569eba2
Zobrazit plný text záznamu
2
Akademický článek
Optimizing reservoir characterization: insights from integrated data analysis
Autor: Amarachukwu A. Ibe, Femebra Ken Oturu, Jachimike Anyanwu
Publikováno v: Discover Geoscience, Vol 2, Iss 1, Pp 1-15 (2024)
Abstract The Onshore Hydrocarbon prospectivity of the Niger Delta X-field is examined through the integration of 3D seismic and recorded information from well log data. Probable reservoirs of hydrocarbon-bearing were delineated to tackle the non-uniq
Externí odkaz: https://doaj.org/article/0d069d5e45d443bf8b56870debb69b6c
Zobrazit plný text záznamu
3
Akademický článek
Mineral prospectivity prediction based on convolutional neural network and ensemble learning
Autor: Hujun He, Haolei Zhu, Xingke Yang, Weiwei Zhang, Jinghao Wang
Publikováno v: Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-21 (2024)
Abstract Current research in deep learning, which is widely used in mineral prospectivity prediction, focuses on obtaining high-performance models to predict mineral resources. However, because the network structure and depth of different algorithms
Externí odkaz: https://doaj.org/article/81963d71f8194e14992978f9555dfd33
Zobrazit plný text záznamu
5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
7
Akademický článek
GIS-based mineral prospectivity mapping using machine learning methods: A case study from Duobaoshan ore district, northeastern China
Autor: Lv, Xiumei a, ⁎, Wang, Gongwen a, b, c, ⁎
Publikováno v: In Ore Geology Reviews December 2024 175
Zobrazit plný text záznamu
10
Akademický článek
TOPSIS vs MIO: Applications to gold prospectivity mapping; a case study of the Basiran-Mokhtaran Area- Eastern Iran
Autor: Abbas Bahroudi, Hosein Ferdowsi, Ali Moradzadeh, Maysam Abedi
Publikováno v: International Journal of Mining and Geo-Engineering, Vol 58, Iss 1, Pp 69-87 (2024)
As the depth of mineral exploration has increased in recent years, multiple exploration methods have become necessary to obtain more accurate depth and surface data. Each type of exploratory data has different uncertainty, resolution, and efficiency
Externí odkaz: https://doaj.org/article/9a268953dea14371a241ac306c6a4d16
Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje