Artikel mit dem Tag "implizite Modellierung"
Im folgenden Beitrag wird ein Beispiel für die Integration von Untertage-Kartierung und impliziter Modellierung beschrieben: https://www.seequent.com/an-underground-mapping-to-implicit-modelling-workflow/
Groundhog Desktop ist eine vom britischen geologischen Dienst (BGS) entwickelte Modellierungssoftware. Im Gegensatz zu anderen Modellierungswerkzeugen wie Vulcan oder Petrel, die sich v. a. an die Bergbau- und Öl- und Gasindustrie wenden, eignet sich Groundhog Desktop sehr gut für den Einsatz im „einfachen“ Ingenieurbüro mit Fokus auf Bau-, Hydro- und Umweltprojekten. https://www.bgs.ac.uk/groundhog/groundhogDesktop.html
In den letzten Jahren bekam die implizite geologische Modellierung aufgrund immer größerer Rechenleistung immer größere Aufmerksamkeit in der Forschung wie auch in der Anwendung. Auf der Seite http://www.implicit-modelling.com/ wird auf dieses Thema in einer Einführung eingegangen und beantwortet Fragen zu den Vorteilen von impliziter Modellierung, Unterschieden zu expliziter Modellierung etc. Zudem gibt es Beiträge erfahrener Modellierung zu dem Thema. Erstellt wurde die Internetseite...
In der Zeitschrift Advances in Geophysics ist ein Artikel mit dem Titel „3-D Structural geological models: Concepts, methods, and uncertainties“ von Wellmann und Caumon erschienen. Darin wird auf sehr verständliche Art und Weise der aktuelle Stand der geologischen 3D-Modellierung zusammengefasst mit vielen nützlichen Quellenangaben. Der Beitrag ist für Einsteiger in das Thema wie für professionelle Modellierer geeignet. Der Artikel ist unter folgendem Link abrufbar:...
GemPy ist ein an der RWTH Aachen entwickeltes Package für Python, mit dem stochastische, geologische Modellierungen durchgeführt werden können. GemPy 1.0: open-source stochastic geological modeling and inversion https://www.geosci-model-dev.net/12/1/2019/ Hier ist der Link zur Homepage des Projektes für GemPy. https://www.gempy.org/ Die folgende Veröffentlichung behandelt einen Ansatz des Maschinellen Lernens in Kombination mit der Potentialfeldmethode: A machine learning approach to the...