Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Hoá dầu
Ứng dụng học máy trong dự báo đường cong sonic cho giếng X
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ứng dụng học máy trong dự báo đường cong sonic cho giếng X
Hồng Oanh
13
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết trình bày việc đánh giá tương quan, lựa chọn các biến đầu vào dựa trên phân tích khai phá dữ liệu, từ đó chuẩn bị dữ liệu cho bước xây dựng mô hình; So sánh các thuật toán dựa trên việc loại bỏ hiện tượng overfitting “quá khớp” từ đó giảm tính thiên kiến của mô hình. | . 723 ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG DỰ BÁO ĐƢỜNG CONG SONIC CHO GIẾNG X Lƣơng Hải Linh Đồng Nhật Thiên Huỳnh T. Thảo Vi Thiệu Kiều Anh Bùi Tử An Trường Đại học Dầu khí Việt Nam Tác giả chịu trách nhiệm linhlh@pvu.edu.vn Tóm tắt Việc xây dựng mô hình dự đoán theo hướng tiếp cận khoa học dữ liệu có khả năng tái tạo lại giá trị đường cong sonic cho giếng không có dữ liệu thông qua việc học từ những giếng lân cận khác trên phạm vi mỏ là rất cần thiết nhằm tiết kiệm chi phí trong việc thực hiện đo giá trị đường log này. Nghiên cứu này thiết lập mô hình sự đoán sóng nén dựa trên quy trình làm việc của phương pháp tiếp cận dữ liệu bao gồm phân tích khám phá dữ liệu chuẩn hóa và loại bỏ các giá trị ngoại lai. Sáu mô hình hồi quy học có giám sát được so sánh trên tập dữ liệu huấn luyện bằng cách sử dụng 2 giếng làm dữ liệu huấn luyện để thực hiện dự đoán và được xác thực với giá trị thực của giếng còn lại. Mô hình cuối cùng được điều chỉnh siêu tham số trước khi đưa ra dự đoán cuối cùng cho các giếng mù. Kết quả cho thấy thuật toán Gradient Boosting cho độ chính xác tốt nhất đối với bộ dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này. Căn bậc hai sai số toàn phương trung bình RMSE đạt giá trị 0.23 khi mô hình được huấn luyện và thử nghiệm trên toàn bộ bộ dữ liệu đào tạo 3 giếng và trung bình 0.28 khi mô hình được đào tạo trên 2 giếng và thử nghiệm tương ứng trên giếng còn lại. Từ khóa Mô hình học máy thời gian truyền sóng âm đường cong sonic phân tích dữ liệu. 1. Đặt vấn đề Trong ngành Dầu khí những năm gần đây những công trình nghiên cứu về ứng dụng các mô hình Machine Learning và Deep Learning đang gia tăng hứa hẹn một xu hướng khả thi để giải quyết vấn đề kỹ thuật. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phạm trù đánh giá thành hệ được áp dụng thông qua các lớp thuật toán có giám sát Supervised-Learning và không có giám sát Unsupervised - Learning nhằm tự động minh giải dữ liệu địa vật lý giếng khoan và phân loại thạch học từ đó loại bỏ yếu tố thiên kiến của người minh giải Shi and Zhang 2021 .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Ứng dụng của học máy trong lĩnh vực dự báo: So sánh hiệu quả của mô hình dự báo truyền thống arima và mô hình dự báo sử dụng mạng nơ ron nnar
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu các phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng trong bài toán dự báo thuê bao rời mạng viễn thông
Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng hệ trợ giúp quyết định trong dự báo kết quả học tập của học sinh THCS
Bài giảng Tin văn phòng 2 - Bài 7: Bảo vệ dữ liệu máy tính
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Ứng dụng phân cụm dữ liệu trong quản lý bảo hiểm tại Công ty Bảo Việt nhân thọ Hà Nội
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu mạng nơ ron và ứng dụng trong bài toán dự báo tuyển sinh Trường THPT Lê Quý Đôn
Ứng dụng học máy trong các nghiên cứu kinh tế
PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP SỬ DỤNG MÁY VEC-TƠ HỖ TRỢ ỨNG DỤNG TRONG TIN SINH HỌC
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Mô hình điện toán đám mây và ứng dụng trong cơ quan doanh nghiệp vừa – nhỏ
Luận văn thạc sĩ: Trích rút tri thức từ văn bản tiếng việt trong chế biến, bảo quản rau quả và ứng dụng
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.