Подготовка исходных данных для углубленного анализа нефтегазового месторождения

Подготовка исходных данных для углубленного анализа нефтегазового месторождения

Détails bibliographiques
Parent link:	Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов VI Международной конференции, 14-19 октября 2019 г., Томск/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; ред. кол. О. Г. Берестнева [и др.]. [13-19].— , 2019
Auteur principal:	Журбич Н. И.
Collectivité auteur:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Résumé:	Заглавие с титульного экрана The article is devoted to the analysis of a file containing information about the oil and gas field, the main parameters and indicators of the oil and gas field under consideration.
Publié:	2019
Collection:	Технологии больших данных
Sujets:	электронные ресурсы труды учёных ТПУ python k-nearest algorithm imputation missings outliers data analysis данные анализ нефтегазовые месторождения файлы параметры показатели большие данные
Accès en ligne:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/57390
Format:	Électronique Chapitre de livre
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=630697

Documents similaires

Визуализация многомерных данных с использованием кривых Эндрюса
par: Ширыкалов А. М.
Publié: (2019)

Классификация текстов на основе оценки семантической близости терминов
par: Нгуен Ба Нгок
Publié: (2012)

Modification of the Sugar-James Algorithm for Clustering Measurements of Mode Parameters
par: Batseva N. L. Natalya Lenmirovna
Publié: (2024)

Optimized machine learning models for natural fractures prediction using conventional well logs
Publié: (2022)

Анализ данных с помощью технологий Big Data
par: Журбич Н. И.
Publié: (2018)

Диагностика неисправностей штанговой глубинно-насосной установки на основе машинного обучения с использованием кривой мощности двигателя
Publié: (2025)

Data driven models to predict pore pressure using drilling and petrophysical data
Publié: (2022)

Реализация методики по подготовке больших данных для прогнозного анализа на языке Python
par: Галлингер В. А.
Publié: (2022)

Realizing a Stacking Generalization Model to Improve the Prediction Accuracy of Major Depressive Disorder in Adults
Publié: (2020)

Geochemical and Hydrothermal Alteration Patterns of the Abrisham-Rud Porphyry Copper District, Semnan Province, Iran
Publié: (2022)

Подготовка данных скважины нефтегазового месторождения для обучения модели нейронной сети с целью прогноза дебита нефти
Publié: (2021)

Основы сбора и обработки больших данных учебное пособие
par: Пальмов С. В.
Publié: (Самара, ПГУТИ, 2023)

Review and compare clustering algorithms for navigation data analysis tasks
par: Ponomareva A. V. Anna Vladimirovna
Publié: (2016)

Инструментальная система имитации MISS
par: Бродский Ю. И.
Publié: (Москва, Вычислительный центр АН СССР, 1991)

Системы распределенных баз данных
par: Цегелик Г. Г. Григорий Григорьевич
Publié: (Львов, Свит, 1990)

Home-reading aid
par: Романова Л. Г.
Publié: (Оренбург, ОГПУ, 2014)

Использование метамодели предметной области для интеграции производственных данных нефтегазового предприятия
par: Вейбер В. В.
Publié: (2010)

Ethics of Algorithms In Search of Numbers and Values /
par: Koska, Christopher
Publié: (2025)

Разработка программы преобразования формата файла экспериментальных данных
par: Соломыкин А. А.
Publié: (2015)

Search for new physics in events with two soft oppositely charged leptons and missing transverse momentum in proton-proton collisions at s=13TeV
Publié: (2018)

Robust Machine Learning Predictive Models for Real-Time Determination of Confined Compressive Strength of Rock Using Mudlogging Data
Publié: (2024)

Анализ миграционных потоков молодежи на территории субъектов Российской Федерации
par: Лебедкина Н. С. Надежда Сергеевна
Publié: (2021)

Разработка программы преобразования формата файла экспериментальных данных
par: Соломыкин А. А.
Publié: (2014)

Разработка программы преобразования формата файла экспериментальных данных
par: Соломыкин А. А.
Publié: (2014)

Методология подготовки больших данных для прогнозного анализа
par: Губин Е. И. Евгений Иванович
Publié: (2019)

Разработка библиотеки математической модели кинетики ядерного реактора на языке программирования PYTHON
par: Горюнов А. Г. Алексей Германович
Publié: (2025)

Программирование. Файлы. Динамические типы данных текст лекций
par: Жернак А. Н. Александр Николаевич
Publié: (Ленинград, Изд-во СЗПИ, 1991)

Классификация кривых ПС каротажа
par: Ушаков С. Н. Сергей Николаевич
Publié: (2020)

Constructive Fractional Analysis with Applications
par: Anastassiou, George A.
Publié: (2021)

Распределенная система обработки и хранения данных
par: Кошелев Н. В.
Publié: (2014)

Machine Intelligence and Smart Systems Proceedings of MISS 2021 /
Publié: (2022)

Интеллектуальный анализ больших данных учебное пособие
par: Алетдинова А. А.
Publié: (Новосибирск, НГТУ, 2023)

Performance of missing transverse momentum reconstruction in proton-proton collisions at √s = 13 TeV using the CMS detector
Publié: (2019)

Обработка метеорологических данных методом сингулярного спектрального анализа
par: Новицкая К. В.
Publié: (2020)

Способы оптимизации аккумулирования иерархических сущностей в базе данных
par: Отц А. С. Алексей Сергеевич
Publié: (2015)

Программирование на Python. Первые шаги
par: Щерба А. В. Анастасия Владимировна
Publié: (Москва, Лаборатория знаний, 2025)

Analysis of the Spatial Characteristics of agricultural Land diversityBased on the Tomsky District Materials
par: Pasko O. A. Olga Anatolievna
Publié: (2019)

Структура RIFF файлов
par: Ефимов А. Н.
Publié: (2013)

Topological Obstructions to Stability and Stabilization History, Recent Advances and Open Problems /
par: Jongeneel, Wouter, et autres
Publié: (2023)

Вы сказали «искусственный интеллект»? Феномен двуликого Януса новейшей технологии
par: Прасол А. А.
Publié: (Москва, Техносфера, 2024)