Cristin-resultat-ID: 2274248
Sist endret:
NVI-rapporteringsår: 2024
Resultat
Vitenskapelig artikkel
2024

Deep basin conductor characterization using machine learning-assisted magnetotelluric Bayesian inversion in the SW Barents Sea

Bidragsytere:
  • Romain Corseri
  • Hoel Seillé
  • Jan Inge Faleide
  • Sverre Planke
  • Kim Senger
  • Mohamed Mansour Abdelmalak
  • mfl.

Tidsskrift

Geophysical Journal International
ISSN 0956-540X
e-ISSN 1365-246X
NVI-nivå 2
Finn i kanalregisteret

Om resultatet

Vitenskapelig artikkel
Publiseringsår: 2024
Volum: 238
Hefte: 1
Sider: 420 - 432

Lenker

original online (doi)

Importkilder

Scopus-ID: 2-s2.0-85194426207

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Deep basin conductor characterization using machine learning-assisted magnetotelluric Bayesian inversion in the SW Barents Sea

Bidragsytere

Romain Corseri

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Volcanic Basin Petroleum Research AS
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for geofag ved Universitetet i Oslo

Hoel Seillé

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved CSIRO - Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation

Jan Inge Faleide

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for geofag ved Universitetet i Oslo
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Studier av sedimentære bassenger ved Universitetet i Oslo

Sverre Planke

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Studier av sedimentære bassenger ved Universitetet i Oslo
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for geofag ved Universitetet i Oslo
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Volcanic Basin Petroleum Research AS
Aktiv cristin-person

Kim Senger

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Avdeling for arktisk geologi ved Universitetssenteret på Svalbard
1 - 5 av 9 | Neste | Siste »