Topological Characteristics of Digital Models of Geological Core / R. R. Gilmanov [et al.]

Уровень набора: Lecture Notes in Computer ScienceАльтернативный автор-лицо: Gilmanov, R. R., Rustem;Kalyuzhnyuk, A. V., Alexander;Taimanov, I. A., Iskander;Yakovlev, A. A., specialist in the field of petroleum engineering, First Vice-Rector, Associate Professor of Tomsk Polytechnic University, Doctor of physical and mathematical sciences, 1981-, Andrey AlexandrovichКоллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа природных ресурсов, Отделение нефтегазового делаЯзык: английский.Резюме или реферат: We discuss the possibility of applying stochastic approaches to core modeling by using tools of topology. The study demonstrates the prospects of applying topological characteristics for the description of the core and the search for its analogs. Moreover application of topological characteristics (for example, in conjunction with machine learning methods) in the long term will make it possible to obtain petrophysical properties of the core samples without carrying out expensive and long-term filtration experiments..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [References: p. 281 (10 tit.)].Аудитория: .Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | geological modeling | Betti numbers | digital core | topological characteristics | геологическое моделирование | топологические характеристики Ресурсы он-лайн: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: p. 281 (10 tit.)]

We discuss the possibility of applying stochastic approaches to core modeling by using tools of topology. The study demonstrates the prospects of applying topological characteristics for the description of the core and the search for its analogs. Moreover application of topological characteristics (for example, in conjunction with machine learning methods) in the long term will make it possible to obtain petrophysical properties of the core samples without carrying out expensive and long-term filtration experiments.

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.