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Nonstationary local time-frequency transform
Nonstationary local time-frequency transform
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Nonstationary local time-frequency transform

Chen Yangkang, Chen Yangkang

Geophysics, 2021-06, Vol.86 (3), p.V245-V254 [Periódico revisado por pares]

Society of Exploration Geophysicists

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Decay curve analysis for data error quantification in time-domain induced polarization imaging
Decay curve analysis for data error quantification in time-domain induced polarization imaging
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Decay curve analysis for data error quantification in time-domain induced polarization imaging

Flores Orozco, Adrian ; Gallistl, Jakob ; Bücker, Matthias ; Williams, Kenneth H

Geophysics, 2018-03, Vol.83 (2), p.E75-E86 [Periódico revisado por pares]

United States: Society of Exploration Geophysicists

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Progressive denoising of seismic data via robust noise estimation in dual domains
Progressive denoising of seismic data via robust noise estimation in dual domains
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Progressive denoising of seismic data via robust noise estimation in dual domains

Lin Yi, Lin Yi ; Zhang Jinhai, Zhang Jinhai

Geophysics, 2020-01, Vol.85 (1), p.V99-V118 [Periódico revisado por pares]

Society of Exploration Geophysicists

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Deep learning for denoising
Deep learning for denoising
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Deep learning for denoising

Yu Siwei, Yu Siwei ; Ma Jianwei, Ma Jianwei ; Wang Wenlong, Wang Wenlong

Geophysics, 2019-11, Vol.84 (6), p.V333-V350 [Periódico revisado por pares]

Society of Exploration Geophysicists

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Deep denoising autoencoder for seismic random noise attenuation
Deep denoising autoencoder for seismic random noise attenuation
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Deep denoising autoencoder for seismic random noise attenuation

Saad, Omar M ; Chen, Yangkang

Geophysics, 2020-07, Vol.85 (4), p.V367-V376 [Periódico revisado por pares]

Society of Exploration Geophysicists

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FaultSeg3D: Using synthetic data sets to train an end-to-end convolutional neural network for 3D seismic fault segmentation
FaultSeg3D: Using synthetic data sets to train an end-to-end convolutional neural network for 3D seismic fault segmentation
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FaultSeg3D: Using synthetic data sets to train an end-to-end convolutional neural network for 3D seismic fault segmentation

Wu, Xinming ; Liang, Luming ; Shi, Yunzhi ; Fomel, Sergey

Geophysics, 2019-05, Vol.84 (3), p.IM35-IM45 [Periódico revisado por pares]

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Deep learning-based seismic data interpolation; a preliminary result
Deep learning-based seismic data interpolation; a preliminary result
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Deep learning-based seismic data interpolation; a preliminary result

Wang Benfeng, Wang Benfeng ; Zhang Ning, Zhang Ning ; Lu Wenkai, Lu Wenkai

Geophysics, 2019-01, Vol.84 (1), p.V11-V20 [Periódico revisado por pares]

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Convolutional neural network for seismic impedance inversion
Convolutional neural network for seismic impedance inversion
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Convolutional neural network for seismic impedance inversion

Das, Vishal ; Pollack, Ahinoam ; Wollner, Uri ; Mukerji, Tapan

Geophysics, 2019-11, Vol.84 (6), p.R869-R880 [Periódico revisado por pares]

Society of Exploration Geophysicists

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Deep learning for low-frequency extrapolation from multioffset seismic data
Deep learning for low-frequency extrapolation from multioffset seismic data
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Deep learning for low-frequency extrapolation from multioffset seismic data

Ovcharenko, Oleg ; Kazei, Vladimir ; Kalita, Mahesh ; Peter, Daniel ; Alkhalifah, Tariq

Geophysics, 2019-11, Vol.84 (6), p.R989-R1001 [Periódico revisado por pares]

Society of Exploration Geophysicists

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Application of optimal transport and the quadratic Wasserstein metric to full-waveform inversion
Application of optimal transport and the quadratic Wasserstein metric to full-waveform inversion
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Application of optimal transport and the quadratic Wasserstein metric to full-waveform inversion

Yang, Yunan ; Engquist, Björn ; Sun, Junzhe ; Hamfeldt, Brittany F

Geophysics, 2018-01, Vol.83 (1), p.R43-R62 [Periódico revisado por pares]

Society of Exploration Geophysicists

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