Применение машинного обучения для прогнозирования акустических свойств образцов горных пород
https://doi.org/10.24887/2587-7399-2018-4-67-70
Ключевые слова
Об авторах
И. С. Чебышев
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО Газпромнефть НТЦ)
Россия
Россия
Е. С. Барышников
Сколковский институт наук и технологий
Россия
Россия
В. А. Легкоконец
Санкт-Петербургский горный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Zoback M. Reservoir Geomechanics. – Cambridge: Cambridge University Press, 2010. – 461 p.
2. Petroleum Related Rock Mechanics / Fjar E. [et. al.]. – 2nd Ed. – Elsevier, 2008. – 492 p.
3. Zwillinger D., Kokoska S. Standard Probability and Statistics tables and formulae. – London. – New York: Chapman & Hall CRC, 2000. – 537 p.
4. Chebyshev I., Legkokonets V., Lukin S. Specifics of mechanical and strength rock properties estimation for wells drilling and exploitation // Procedia Structural Integrity. – 2017. – № 6. – Р. 252-258.
5. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. – Springer, 2017. – 745 p.
Рецензия
Для цитирования:
Чебышев И.С., Барышников Е.С., Легкоконец В.А. Применение машинного обучения для прогнозирования акустических свойств образцов горных пород. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. 2018;(4):67-70. https://doi.org/10.24887/2587-7399-2018-4-67-70
For citation:
Chebyshev I.S., Baryshnikov E.S., Legkokonets V.A. Application of machine learning to predict the acoustic properties of rock samples. PROneft. Professionally about Oil. 2018;(4):67-70. (In Russ.) https://doi.org/10.24887/2587-7399-2018-4-67-70
Просмотров:
91
Послать статью по эл. почте 