本次出國參與會前之「Structural Gelology in Seismic Interpertation」短期課程，此課程內容主要在強調於震測構造解釋前需先對該石油區域(petroleum province)之構造型態有所了解，在資料不完全或構造複雜地區，可利用構造模型來輔助震測解釋，同時需注意震測成像對解釋的影響。解釋過程中和預期的地質形貌有落差時，可和震測資料處理人員討論。 也藉此機會並於展示場中蒐集有關機器學習法相關資訊，其中一案例是利用大數據觀念，透過三維震測資料體，運算後產生有別於傳統剖面之震測屬性剖面。尤其在複雜的沉積環境，利用機器學習法可偵測隱含於震測資料無法顯示的訊息，協助解決震測解釋之盲點。 研討會期間也以塔里木盆地Tahe油田碳酸鹽岩儲集層之斷層特性進行探討，作者利用三種不同方運算法，相參性(Coherence)、斷層自動提取(AFE)、擬似估計法(Likelihood)，來繪製不同規模之斷層。此研究顯示利用相參性能夠於震測剖面可展示大尺度斷層、斷層自動提取可描繪中尺度斷層、擬似估計法可用於描繪和走向滑移構造相關之小尺度斷層。