Bazhenov Fm Classification Based on Wireline Logs / D. A. Simonov, V. E. Baranov, N. V. Bukhanov

Уровень набора: (RuTPU)RU\TPU\network\2499, IOP Conference Series: Earth and Environmental ScienceОсновной Автор-лицо: Simonov, D. A., Dmitry ArturovichАльтернативный автор-лицо: Baranov, V. E., geologist, head of laboratory of Tomsk Polytechnic University, 1976-, Vitaliy Evgenievich;Bukhanov, N. V., geologist, engineer of Tomsk Polytechnic University, 1986-, Nikita VladimirovichКоллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт природных ресурсов (ИПР), Центр подготовки и переподготовки специалистов нефтегазового дела (ЦППС НД), Лаборатория геологии месторождений нефти и газа (ЛГМНГ)Язык: английский.Страна: .Серия: Well drillingРезюме или реферат: This paper considers the main aspects of Bazhenov Formation interpretation and application of machine learning algorithms for the Kolpashev type section of the Bazhenov Formation, application of automatic classification algorithms that would change the scale of research from small to large. Machine learning algorithms help interpret the Bazhenov Formation in a reference well and in other wells. During this study, unsupervised and supervised machine learning algorithms were applied to interpret lithology and reservoir properties. This greatly simplifies the routine problem of manual interpretation and has an economic effect on the cost of laboratory analysis..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [References: 4 tit.].Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | каротажные диаграммы | баженовская свита | машинное обучение | скважины | лабораторный анализ Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн | Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Title screen

[References: 4 tit.]

This paper considers the main aspects of Bazhenov Formation interpretation and application of machine learning algorithms for the Kolpashev type section of the Bazhenov Formation, application of automatic classification algorithms that would change the scale of research from small to large. Machine learning algorithms help interpret the Bazhenov Formation in a reference well and in other wells. During this study, unsupervised and supervised machine learning algorithms were applied to interpret lithology and reservoir properties. This greatly simplifies the routine problem of manual interpretation and has an economic effect on the cost of laboratory analysis.

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.