Прогноз кубов упругих свойств по данным сейсморазведки 3D и ГИС при помощи алгоритма «случайного леса» // Геофизика. 2018. №2. С 10-16.

В данной статье рассказывается про использование алгоритма машинного обучения («случайный лес») для целей прогноза кубов упругих свойств пород по сейсмическим данным и ГИС (геофизические исследования скважин), а также приведен сравнительный результат его применения в условиях меловых отложений Западной Сибири.

More

Применение алгоритмов машинного обучения для решения задач количественного прогноза ФЕС по сейсмическим и скважинным данным // Геофизика. 2018. №3. С 33-38.

В данной статье рассказывается про использование алгоритмов машинного обучения для целей прогноза фильтрационноемкостных свойств пород по сейсмическим и скважинным данным. Изложены теоретические основы алгоритмов на основе машинного обучения в общем и нейронных сетей в частности. Рассмотрен принцип построения нейронной сети. Приведен пример использования алгоритма для условий юрских отложений Западной Сибири.

More

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФАЦИЙ ТЕРРИГЕННЫХ ОТЛОЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ВЫСОКОИНФОРМАТИВНЫХ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ 3D И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Геофизика. 2018. №5. С 31-37.

В статье продемонстрирован практический пример совместного применения новых технологий сейсморазведки 3D и машинного обучения для комплексного прогноза фаций континентальных отложений. Предложенные подходы позволяют автоматизировать процесс получения прогнозных решений, повысить производительность, свести к минимуму субъективный фактор. Многовариантность решений позволяет количественно оценить неопределенность прогнозов.

More
Счетчики