高级分类
IPSOM模块预测和传播分类组的能力有助于改善解释工作流程。其2D索引和概率的自组织图（SOMAP）设计用于以下方式：
- 井的日志数据和相预测的地质解释。
- 岩石物理特性的最佳推导（°，K，液压单元等）。
全面的统计工具
在最终控制和验证阶段，通过迭代过程对结果进行量化和完善。统计和图形工具易于使用，并可以更好地理解核心描述，日志响应和地图上一致性之间的连贯性。这允许：
- 在工作流程中插入Python脚本，极大地扩展了模块的灵活性。
- 将不同的权重应用到各种输入中。
- 在SOMAP/节点内的索引样品的投影，帮助用户了解原型在索引阶段的填充方式；然后清楚地确定过渡或“幽灵”群体。
准确的模型校准
校准是分类过程的关键。其目的是使每个神经单位具有实际的地质意义。一个称为索引阶段的过程。然后为每个神经单元分配一个与地质解释相对应的代码（详细的核心描述）。此阶段对于用沉积学术语直接解释电相必要。
输出
- 对核心中描述的相的原木数据的优化分区。
- 相与每个深度处预测相的发生概率相关的相关曲线。
- 自动批处理报告，用于参数表和结果图。
