Эффективный способ визуализации и интерпретации большого набора данных каротажа Уменьшение размерности - распространенный этап обработки данных. Этот процесс полезен для проектирования функций или визуализации данных. Слишком много функций в наборе данных может впоследствии усложнить визуализацию и анализ данных. Следовательно, для решения этой проблемы необходимо уменьшение размерности. Уменьшение размерности не приводит к автоматическому уменьшению существующих функций. Этот..

Модель серого ящика PyTorch позволяет моделировать свойства стекла и расплава. Авторы: Шарль Ле Лоск, Эндрю Валентайн, Барбара Бальдони Стекло окружает нас повсюду. Он пропускает свет в ваш дом, хранит вашу еду и напитки и украшает ваш дом. Это на экране, на который вы сейчас смотрите; в батареях следующего поколения или медицинских имплантатах; даже в вулканах. На самом деле, это один из самых важных материалов на нашей планете. Так важно, что Морс и Эвенсон предположили,..

В последние годы цифровизация и автоматизация массово трансформировали глобальные отрасли в новую эру технологий. Это также относится к нефтяной промышленности, где машинное обучение используется для помощи в разведке и анализа прошлых данных для извлечения невидимых данных. В этом исследовании было реализовано использование машинного обучения в геолого-нефтяной науке с использованием K-ближайших соседей (KNN) в качестве алгоритма модели обучения с учителем для прогнозирования..

Первоначальное исследование приложений машинного обучения Содержание Основные понятия о землетрясениях Связанные исследования Данные Моделирование º Постановка проблемы º Предварительная обработка и разработка функций º Выбор модели Результаты и обсуждение Дальнейшие действия Ссылки Основные понятия о землетрясениях Землетрясения - это хорошо изученные явления, которые широко освещаются академическими исследованиями, поэтому здесь будут описаны только..

Продвижение первого прорывного выбора с помощью нейронных сетей Самым началом геологоразведочных работ является сейсморазведка, когда получают необработанные данные, отражающие геологию интересующего региона. Эти данные используются для построения геологической модели, позволяющей делать точные выводы о нефтяных коллекторах в этом районе. В свою очередь, точное геологическое моделирование не может быть выполнено без надлежащей интерпретации сейсмических данных, в частности, Horizon..