資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 深層学習を用いた地熱系シミュレーションのパラメータ推定手法の開発：2次元モデルを用いた評価(MGI33-08)(演旨) |
| 論文題名(英語) | Development of a deep learning approach to estimate numerical simulation parameters of a hydrothermal system: Evaluation using a two-dimensional model (MGI33-08)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | 嶋 章裕, 石塚 師也, Elvar Bjarkason, 鈴木 杏奈, 林 為人 |
| 著者(英語) | Akihiro Shima, Kazuya Ishitsuka, Elvar Karl Bjarkason, Anna Suzuki, Weiren Lin |
| 巻 | 2021 |
| 頁 | MGI33-08 |
| 発行年 | 2021 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 日本語 (Japanese) |
| キーワード | 深層学習, ニューラルネットワーク, 多次元尺度構成法, 熱水系, 浸透率, 地熱, Deep learning, Neural network, MDS, Hydrothermal system, Permeability, Geothermal |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300021141 |