Acoustic impedance inversion by feedback artificial neural network (Record no. 174943)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 01859nab a2200205 4500
008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA - INFORMACIÓN GENERAL
Campo de control de longitud fija 260224s2010 xxu
245 00 - TITULO
Título Acoustic impedance inversion by feedback artificial neural network
260 ## - PUBLICACION, DISTRIBUCION, ETC
Lugar de publicación, distribución, etc.
Nombre de publicador, distribuidor, etc.
Fecha de publicación, distribución, etc. abr. 2010
270 ## - FECHA DE CARGA
Fecha de carga 13/07/2010 ; 12/07/2010
300 ## - DESCRIPCION FISICA
Otra extensión 6 p. ; 106-111
520 ## - RESUMEN, ETC
Resumen Transcripción del resumen del autor. The determination of acoustic impedance distribution from the seismic data field measurement can be expressed as an ill-posed inverse problem. This work deals with the use of the Elman artificial neural network (ANN) (feedback connection) for the seismic data inversion. In the proposed structure the hidden neuron outputs from the previous time step are fed back to their inputs through time delay units; this enables them to process temporal behaviour and provide multi-step-ahead predictions. The ANN architectures and learning rules are presented to allow the best estimate of acoustic impedance from seismic data. The effects of network architectures using 5 to 60 neurons and 10 to 90 neurons in the hidden layer respectively for synthetic and real data on the rate of convergence and prediction accuracy of ANN models are discussed. The behaviour of networks observed on training data is very similar to the one observed on test data. The results obtained clearly prove the feasibility of the proposed method for seismic data inversion by feedback neural networks. Different tests indicate that the back-propagation conjugate gradient algorithm can easily train the proposed Elman ANN structure without getting stuck in local minima.
581 ## - ESTADO DE COLECCIÓN
Estado de colección 3-4
773 0# - CORRECCIÓN
Título Journal of Petroleum Science & Engineering
Partes relacionadas 71
942 ## - DESC. DE MATERIAL
Tipo de item KOHA Artículo de Revista
100 1# - RESPONSABLE PERSONAL
Apellido, Nombre Baddari, K.
9 (RLIN) 45610
100 1# - RESPONSABLE PERSONAL
Apellido, Nombre Djarfour, N.
9 (RLIN) 45611
100 1# - RESPONSABLE PERSONAL
Apellido, Nombre Aïfa, T.
9 (RLIN) 45609
Holdings
Biblioteca propietaria Biblioteca actual Fecha de adquisición Inventario Total de préstamos Inventario Fecha de carga Tipo de item KOHA
Biblioteca Alejandro Angel Bulgheroni Biblioteca Alejandro Angel Bulgheroni 05/03/2026 200046822   200046822 05/03/2026 Artículo de Revista


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