Skip to content
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Usługi biblioteczne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Journal Matcher
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 9 (2024): Zeszyt 1 (Styczeń 2024)
Otwarty dostęp
Deep Learning-based Computational Electromagnetics for Deep Exploration of Oil and Gas Reservoirs
Na Li
Na Li
Yancheng Institute of Technology
Yancheng, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Li, Na
oraz
Hongmei Liu
Hongmei Liu
Air Force Aviation University
Changchun, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Liu, Hongmei
05 lip 2024
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 9 (2024): Zeszyt 1 (Styczeń 2024)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Pobierz okładkę
Data publikacji:
05 lip 2024
Otrzymano:
05 mar 2024
Przyjęty:
26 maj 2024
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns-2024-1642
Słowa kluczowe
Time-frequency electromagnetic method
,
Deep learning
,
Adaptive differential evolutionary algorithm
,
Forward and reverse
,
Deep exploration of oil and gas reservoirs
© 2024 Na Li et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
