Data-Driven Geothermal Microseismic Clustering Using Machine Learning
यह अध्ययन एक डेटा-संचालित माइक्रोसेस्मिक क्लस्टरिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में भूतापीय जलाशयों के अधिक भौतिक रूप से व्याख्या योग्य और उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले फ्रैक्चर अभिलक्षणन (characterizations) उत्पन्न करने के लिए अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग का उपयोग करके वेवफॉर्म समानता को स्थानिक और लौकिक मापदंडों के साथ एकीकृत करता है।