TY - CHAP AU - Halász, Amadé AU - Haranginé Lukács, Réka AU - Koroknai, B AU - Less, György AU - Raucsikné Varga, Andrea Beáta AU - Lelkesné Felvári, Gy AU - Józsa, Sándor AU - Kovács, Sándor AU - Király, Edit AU - Benkó, Zsolt AU - Majoros, Gy AU - Pentelényi, L AU - Szederkényi, T AU - Rálischné Felgenhauer, E AU - Pelikán, P AU - Szemerédi, Máté AU - Konrád, Gy AU - Barabásné Stuhl, Á AU - Pál-Molnár, E ED - Babinszki, Edit ED - Piros, Olga ED - Budai, Tamás ED - Gyalog, László ED - Halász, Amadé ED - Király, Edit ED - Koroknai, B ED - Haranginé Lukács, Réka ED - M. Tóth, Tivadar TI - Paleozoikum T2 - Magyarország litosztratigráfiai egységeinek leírása I. PB - Szabályozott Tevékenységek Felügyeleti Hatósága CY - Budapest SN - 9789636713263 PY - 2023 SP - 43 EP - 112 PG - 70 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/34342977 ID - 34342977 LA - Hungarian DB - MTMT ER - TY - BOOK ED - Babinszki, Edit ED - Piros, Olga ED - Budai, Tamás ED - Gyalog, László ED - Halász, Amadé ED - Király, Edit ED - Koroknai, B ED - Haranginé Lukács, Réka ED - M. Tóth, Tivadar TI - Magyarország litosztratigráfiai egységeinek leírása I.. Prekainozoos képződmények TS - Prekainozoos képződmények PB - Szabályozott Tevékenységek Felügyeleti Hatósága CY - Budapest PY - 2023 SP - 275 SN - 9789636713263 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/33825476 ID - 33825476 LA - Hungarian DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Lovász, Virág AU - Halász, Amadé AU - Molnár, Péter AU - Karsa, Róbert AU - Halmai, Ákos TI - Application of a CNN to the Boda Claystone Formation for high-level radioactive waste disposal JF - SCIENTIFIC REPORTS J2 - SCI REP VL - 13 PY - 2023 IS - 1 PG - 16 SN - 2045-2322 DO - 10.1038/s41598-023-31564-1 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/33733477 ID - 33733477 N1 - Funding Agency and Grant Number: University of Pecs Funding text: The Public Limited Company for Radioactive Waste Management (PURAM) greatly assisted our work by providing us with core scanning logs, scanned cores, internal reports, and core documentation. Every figure and table presented in this article is based on PURAM data. We thank them for their support. We are grateful to Dr. Gyula Konrad for proofreading. We also thank Dr. Denes Loczy for improving the quality of our English translation. We thank the Doctoral School of Earth Sciences (University of Pecs) for providing the computational power necessary for the research. Open access funding was provided by the University of Pecs. Every figure was created in ArcGIS Pro (ver.: 2.8.4; Environmental System Research Inc., Redlands, CA, USA).Open access funding was provided by University of Pecs AB - Nations relying on nuclear power generation face great responsibilities when designing their firmly secured final repositories. In Hungary, the potential host rock [the Boda Claystone Formation (BCF)] of the deep geological repository is under extensive examination. To promote a deeper comprehension of potential radioactive isotope transport and ultimately synthesis for site evaluation purposes, we have efficiently tailored geospatial image processing using a convolutional neural network (CNN). We customized the CNN according to the intricate nature of the fracture geometries in the BCF, enabling the recognition process to be particularly sensitive to details and to interpret them in the correct tectonic context. Furthermore, we set the highest processing scale standards to measure the performance of our model, and the testing circumstances intentionally involved various technological and geological hindrances. Our presented model reached ~ 0.85 precision, ~ 0.89 recall, an ~ 0.87 F1 score, and a ~ 2° mean error regarding dip value extraction. With the combination of a CNN and geospatial methodology, we present the description, performance, and limits of a fully automated workflow for extracting BCF fractures and their dipping data from scanned cores. LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Konrád, Gyula AU - Halász, Amadé AU - Hámos, Gábor AU - Sebe, Krisztina AU - Molnár, Péter ED - Hámos, G ED - Sámson, M TI - A középső perm Bodai Agyagkő (Ny-Mecsek) kutatásának rétegtani eredményei T2 - Bodai Agyagkő Formáció (BAF) kutatásának legújabb eredményei PB - Magyarhoni Földtani Társulat CY - Pécs SN - 9789638221902 PY - 2022 SP - 102 EP - 103 PG - 2 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/33553817 ID - 33553817 LA - Hungarian DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Farics, Éva AU - Halász, Amadé AU - Czigány, Szabolcs AU - Pirkhoffer, Ervin TI - Vulnerability mapping of karst springs and its application for the delineation of protection zones (Mecsek Karst, Hungary) JF - ACTA CARSOLOGICA J2 - ACTA CARSOLOGICA VL - 50 PY - 2021 IS - 2-3 SP - 301 EP - 315 PG - 15 SN - 0583-6050 DO - 10.3986/ac.v50i2-3.8583 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/32547987 ID - 32547987 N1 - Department of Geology and Meteorology, University of Pécs, Ifjúság útja 6, Pécs, H-7624, Hungary Department of Physical and Environmental Geography, University of Pécs, Ifjúság útja 6, Pécs, H-7624, Hungary Export Date: 18 November 2022 Correspondence Address: Farics, É.; Department of Geology and Meteorology, Ifjúság útja 6, Hungary; email: faricse@gamma.ttk.pte.hu LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Lovász, Virág AU - Karsa, Róbert AU - Halász, Amadé AU - Halmai, Ákos ED - Abriha-Molnár, Vanda Éva TI - Deep Learning megoldások alkalmazhatóságának vizsgálata földtani környezetben, a Bodai Agyagkő Formáció tektonikai töréseinek példáján T2 - Az elmélet és a gyakorlat találkozása a térinformatikában XII.: Theory meets practice in GIS PB - Debreceni Egyetemi Kiadó CY - Debrecen SN - 9789633189771 PY - 2021 SP - 175 EP - 180 PG - 5 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/32492797 ID - 32492797 AB - In Hungary, the planned high level radioactive waste repository is scheduled to be implemented around 2050. Country wide screening found the Permian Boda Claystone Formation (BCF) as the most suitable host rock (Kovács et al. 1999; Konrád – Hámos 2006). Ongoing researches aim to find the potential locations that can be considered safe for storage purposes (RHK 2019). Automated fracture detection could majorly speed up the work of geologist experts. Deep learning (DL) is suitable for our task given its distinguishing features: producing bias-free logic by the data itself, and being able to find nondescript correlations through its multilayer network (Paluszek – Thomas 2020). The construction of the most efficient DL process regarding the fractures expected to be devised thoroughly. This paper compares the performance of Faster R-CNN with different backbone architectures, to establish reliable foundation for this task. LA - Hungarian DB - MTMT ER - TY - CONF AU - Lovász, Virág AU - Halász, Amadé AU - Nagyváradi, László AU - Halmai, Ákos ED - Tésits, Róbert ED - Lempek, Melissza Zita ED - Alpek, Balázs Levente TI - A permi Boda Agyagkő Formáció (BAF) vizsgálata Deep Learning alapú eszközökkel T2 - Modern Geográfia - 15 PB - Publikon Kiadó C1 - Pécs SN - 9786155457937 PY - 2021 SP - 18 EP - 18 PG - 1 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/32468780 ID - 32468780 LA - Hungarian DB - MTMT ER - TY - JOUR AU - Konrád, Gyula AU - Sebe, Krisztina AU - Halász, Amadé TI - Késő negyedidőszaki szeizmikus aktivitás nyomai futóhomokban, a Dunaszentgyörgy–Harta vetőzónában JF - FÖLDTANI KÖZLÖNY J2 - FÖLDTANI KÖZLÖNY VL - 151 PY - 2021 IS - 2 SP - 179 EP - 200 PG - 22 SN - 0015-542X DO - 10.23928/foldt.kozl.2021.151.2.179 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/32075224 ID - 32075224 LA - Hungarian DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Halász, Amadé TI - Micromorphological interpretations of Permian playa mudflat interbeds T2 - Kölner Forum für Geologie und Paläontologie PB - Institut für Geologie und Mineralogie, Universitat zu Köln CY - Köln SN - 9783934027268 PY - 2019 SP - 138 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/30869173 ID - 30869173 LA - English DB - MTMT ER - TY - CHAP AU - Halász, Amadé TI - The presence of pedogenic processes in Permian red clays, in South-Hungary T2 - 7. International Earth Science Colloquium On the Aegean Region 2019 PB - Dokuz Eylul University, Department of Environmental Engineering CY - Izmir PY - 2019 SP - 102 UR - https://m2.mtmt.hu/api/publication/30867627 ID - 30867627 LA - English DB - MTMT ER -