Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/275839| Title: | Теоретические аспекты совместной интерпретации сейсмо- и гравиметрических данных в районах перспективных на нефтегазоносность |
| Authors: | Кишман-Лаванова, Т. Н. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геология |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Проблемы региональной геологии запада Восточно-Европейской платформы и смежных территорий : материалы III Междунар. науч. конф., Респ. Беларусь, Минск, 15 дек. 2021 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: О. В. Лукашёв (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2021. – С. 18-23. |
| Abstract: | В настоящей работе рассмотрены теоретические аспекты постановки и решения задачи совместной инверсии в применении к сейсмо- и гравиметрическим данным, основываясь на успешном опыте такого подхода для инверсии одного типа данных. В рамках вероятностного подхода стандартная постановка совместной инверсии геофизических данных формулируется как задача максимизации апостериори условных функций плотности вектора модельных параметров. В силу сложности определения этих функций целесообразным представляется трансформация задачи максимизации в задачу минимизации вектора многоцелевой функции. При этом априорная информация формализуется посредством нечётких множеств. Решение задачи минимизации осуществляется с помощью алгоритма поиска Парето-оптимальных решений |
| Abstract (in another language): | This paper considers the theoretical aspects of the formulation and solution of the joint inversion problem as applied to seismic and gravimetric data, based on the successful experience of this approach for inverting one data type. Within the framework of the probabilistic approach, the standard formulation of the joint inversion of geophysical data is formulated as the problem of maximization a posteriori conditional probability density of the vector model parameters. Due to the complexity of the definition of these functions, it seems expedient to transform the maximization problem into the problem of minimization the vector of multiobjective function. In this case, a priori information is formalized by means of fuzzy sets. The solution to the minimization problem is carried out using the Pareto-optimal solution search algorithm |
| Description: | Доклады учёных Германии, Украины и Польши |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/275839 |
| ISBN: | 978-985-881-261-4 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2021. Проблемы региональной геологии запада Восточно-Европейской платформы и смежных территорий |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.