Învățarea automată pentru caracterizarea subsolului

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Machine Learning for Subsurface Characterization

Conținutul cărții:

Învățarea automată pentru caracterizarea subsolului dezvoltă și aplică rețele neuronale, păduri aleatorii, învățare profundă, învățare nesupravegheată, cadre bayesiene și metode de grupare pentru caracterizarea subsolului.

Învățarea mecanică (ML) se concentrează pe dezvoltarea de metode/algoritmi de calcul care învață să recunoască modele și să cuantifice relațiile funcționale prin prelucrarea unor seturi mari de date, denumite și „date mari”. Învățarea profundă (DL) este un subset al învățării automate care procesează „date mari” pentru a construi numeroase straturi de abstractizare în vederea îndeplinirii sarcinii de învățare.

Metodele DL nu necesită etapa manuală de extragere/inginerie a caracteristicilor; cu toate acestea, este necesar să furnizăm cantități mari de date împreună cu calcul de înaltă performanță pentru a obține rezultate fiabile în timp util. Această referință ajută inginerii, geofizicienii și geoscientiștii să se familiarizeze cu terminologia științei datelor și a analizei relevantă pentru caracterizarea subsolului și demonstrează utilizarea metodelor bazate pe date pentru detectarea valorilor aberante, caracterizarea geomecanică/electromagnetică, analiza imaginilor, estimarea saturației fluidelor și caracterizarea la scara porilor în subsol.