Типизация геологических разрезов скважин ачимовских отложений с применением методов машинного обучениястатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (Т 431)
Библиографическое описание: Типизация геологических разрезов скважин ачимовских отложений с применением методов машинного обучения = Typification of geological sections of Achimov formation well sections using machine learning methods / М. Г. Волков, А. В. Сергейчев, Л. Р. Шагимарданова [и др.]. - (Геология и геолого-разведочные работы). - Текст : непосредственный // Нефтяное хозяйство. - 2024. - № 9. - С. 38-44 : 3 ил., табл. - Библиогр.: с. 44 (8 назв.). - ISSN 0028-2448.
Аннотация: Предложен способ типизации сложных геологических разрезов ачимовских отложений с применением классификации и кластеризации по геологическим, геомеханическим, петрофизическим параметрам для дальнейшего применения полученных результатов при прогнозе показателей разработки на новых участках бурения нефтяных месторождений и подборе технологий для геолого-технических мероприятий.
Год издания: 2024
Авторы: Волков М. Г. , Сергейчев А. В. , Шагимарданова Л. Р. , Макаев Р. И. , Федоров А. Э. , Марков А. В. , Латыпов И. Д.
Источник: Нефтяное хозяйство
Выпуск: № 9
Номера страниц: 38-44
Количество экземпляров:
- Читальный зал технических наук (пр. Свободный, 79, к. Б4-04): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: районирование участков месторождений, кластеризация разрезов скважин, разработка трудноизвлекаемых запасов углеводородов, методы машинного обучения, геофизические исследования скважин, расчет пористости пластов, расчет проницаемости пластов, расчет водонасыщенности пластов, фациальные зоны осадконакоплений, бурение нефтяных месторождений, модели кластеризации, ачимовские отложения, месторождения углеводородов, типизация геологических разрезов скважин, lstm, нейронные сети, нейросети
Рубрики: Геология,
Нефть и газы / Россия / Западная Сибирь / Приобское месторождение,
Вычислительная техника,
Системное программное обеспечение
Нефть и газы / Россия / Западная Сибирь / Приобское месторождение,
Вычислительная техника,
Системное программное обеспечение
ISSN: 0028-2448
Идентификаторы: полочный индекс Т 431, шифр nekh/2024/9-287790578