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Sensitivity analysis using physics-based machine learning: an example from surrogate modelling for magnetotellurics

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In
Geophysical journal international 242(1), Seiten/Artikel-Nr.:ggaf166

ImpressumOxford : Oxford Univ. Press

ISSN0016-8009

Open Access article

Online
DOI: 10.1093/gji/ggaf166


Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Numerische Geowissenschaften, Geothermie und Reservoirgeophysik (532610)
  2. Fachgruppe für Geowissenschaften und Geographie (530000)
  3. E.ON Energy Research Center (080052)

Projekte

  1. BMWK 02E12062C - Verbundprojekt: Spannungsprognosen ' Quantifizierung und Reduzierung von Ungewissheiten mit geomechanisch-numerischen Untergrundmodellen (SQuaRe), Teilprojekt C: Ungewissheiten durch geometrische Parameter, Erstellung von Ersatzmodellen durch Methoden der künstlichen Intelligenz (02E12062C) (02E12062C)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 550


Dokumenttyp
Journal Article

Format
online, print

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105007574041
WOS Core Collection: WOS:001498144700001

Interne Identnummern
RWTH-2025-10658
Datensatz-ID: 1023674

Beteiligte Länder
Germany

Lizenzstatus der Zeitschrift

 GO

Medline ; Creative Commons Attribution CC BY (No Version) ; DOAJ ; OpenAccess ; Article Processing Charges ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Physical, Chemical and Earth Sciences ; DOAJ Seal ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; Fees ; IF < 5 ; JCR ; NationallizenzNationallizenz ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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Document types > Articles > Journal Articles
Faculty of Georesources and Materials Engineering (Fac.5) > Division of Earth Sciences and Geography
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Documents in print
Public records
080052
532610
530000
 Record created 2025-12-13, last modified 2026-02-24
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