First Steps in the Application of Physics-Informed Neural Networks to Full Waveform Inversion - Mines Paris

Communication Dans Un Congrès Année : 2022

First Steps in the Application of Physics-Informed Neural Networks to Full Waveform Inversion

(1) , (1) , (1) , (2)

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2

Leo De Souza

Fonction : Auteur

Centre de Géosciences

Hervé Chauris

Fonction : Auteur
PersonId : 3705
IdHAL : herve-chauris
ORCID : 0000-0001-6652-0381
IdRef : 163965250

Centre de Géosciences

Nicolas Desassis

Fonction : Auteur
PersonId : 2711
IdHAL : nicolas-desassis
ORCID : 0000-0002-8330-8849
IdRef : 077774388

Centre de Géosciences

Elie Hachem

Fonction : Auteur
PersonId : 11915
IdHAL : elie-hachem
ORCID : 0000-0002-2202-6397
IdRef : 145903796

Centre de Mise en Forme des Matériaux

Domaines

Géophysique [physics.geo-ph]

Herve Chauris : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://minesparis-psl.hal.science/hal-03901589

Soumis le : jeudi 15 décembre 2022-15:32:34

Dernière modification le : vendredi 19 avril 2024-16:18:55

Dates et versions

hal-03901589 , version 1 (15-12-2022)

Identifiants

HAL Id : hal-03901589 , version 1
DOI : 10.3997/2214-4609.202211045

Citer

Leo De Souza, Hervé Chauris, Nicolas Desassis, Elie Hachem. First Steps in the Application of Physics-Informed Neural Networks to Full Waveform Inversion. 83rd EAGE Annual Conference & Exhibition Workshop Programme, Jun 2022, Madrid, Spain. pp.1-5, ⟨10.3997/2214-4609.202211045⟩. ⟨hal-03901589⟩

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