Details

Title Восстановление геомеханических свойств пласта в целевых и нецелевых интервалах методами машинного обучения: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_03 «Механика и цифровое производство»
Creators Попов Евгений Дмитриевич
Scientific adviser Троицкая Ольга Анатольевна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint Санкт-Петербург, 2021
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects Искусственный интеллект; Алгоритмы; Программирования языки; Моделирование; керн; керновые исследования; core; core researh
UDC 004.8; 004.421; 004.438
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 01.04.03
Speciality group (FGOS) 010000 - Математика и механика
Links Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-3757
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\15712
Record create date 12/2/2021

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Данная работа посвящена созданию и проверке алгоритмов для расчета результатов керновых исследований по двум группам входных параметров. Реализовано программное обеспечение для обработки результатов керновых исследований и создания обучающих наборов данных. Исследованы и применены алгоритмы для предсказания результатов керновых исследований. Определен метод для объективной оценки установленных зависимостей. Работа выполнена с помощью языка Python 3.

This work is devoted to the creation and verification of algorithms for calculating the results of core research for two groups of input parameters. Implemented software for processing the results of core research and creating training datasets. Algorithms for predicting the results of core research have been investigated and applied. A method for objective assessment of the established dependencies has been determined. This work is implemented in the Python 3 programming language.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 2 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics