Comparison of Seismic Traces Clustering Efficiency of Different Unsupervised Machine Learning Algorithms in Forward Seismic Models; 81st EAGE Conference and Exhibition 2019

Manylion Llyfryddiaeth
Parent link:81st EAGE Conference and Exhibition 2019.— 2019.— [4 p.]
Awduron Corfforaethol: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт природных ресурсов (ИПР) Центр подготовки и переподготовки специалистов нефтегазового дела (ЦППС НД) Лаборатория геологии месторождений нефти и газа (ЛГМНГ), Национальный исследовательский Томский политехнический университет Институт природных ресурсов Центр подготовки и переподготовки специалистов нефтегазового дела
Awduron Eraill: Churochkin I. I. Iljya Igorevich, Volkova A. A. Aleksandra Aleksandrovna, Gavrilova E., Bukhanov N. V. Nikita Vladimirovich, Butorin A. V. Aleksandr Vasiljevich, Rukavishnikov V. S. Valery Sergeevich
Crynodeb:Title screen
In this study, it is proposed to build geological model based on proportions of fluvial deposits outcrop. Then forward seismic model is constructed and clustering of seismic traces by using different unsupervised algorithms (k-means, DBSCAN and Agglomerative clustering) is performed. Results are compared with ground truth, which in our case is NTG map of interval of interest in geological model. Finally the optimal settings of the algorithms and the most accurate clustering method are identified.
Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса
Iaith:Saesneg
Cyhoeddwyd: 2019
Cyfres:AI/Digitalization for Interpretation - Various Application
Pynciau:
Mynediad Ar-lein:https://doi.org/10.3997/2214-4609.201901390
Fformat: Electronig Pennod Llyfr
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=660618

MARC

LEADER 00000naa0a2200000 4500
001 660618
005 20250828160142.0
035 |a (RuTPU)RU\TPU\network\30255 
035 |a RU\TPU\network\21392 
090 |a 660618 
100 |a 20190828d2019 k||y0rusy50 ba 
101 0 |a eng 
102 |a GB 
135 |a drcn ---uucaa 
181 0 |a i  
182 0 |a b 
200 1 |a Comparison of Seismic Traces Clustering Efficiency of Different Unsupervised Machine Learning Algorithms in Forward Seismic Models  |f I. I. Churochkin [et al.] 
203 |a Text  |c electronic 
225 1 |a AI/Digitalization for Interpretation - Various Application 
300 |a Title screen 
330 |a In this study, it is proposed to build geological model based on proportions of fluvial deposits outcrop. Then forward seismic model is constructed and clustering of seismic traces by using different unsupervised algorithms (k-means, DBSCAN and Agglomerative clustering) is performed. Results are compared with ground truth, which in our case is NTG map of interval of interest in geological model. Finally the optimal settings of the algorithms and the most accurate clustering method are identified. 
333 |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса 
463 |t 81st EAGE Conference and Exhibition 2019  |o proceedings, London, June 3-6, 2019  |v [4 p.]  |d 2019 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a сейсмические трассы 
610 1 |a неконтролируемые процессы 
701 1 |a Churochkin  |b I. I.  |c geophysicist  |c Research Engineer, Tomsk Polytechnic University  |f 1993-  |g Iljya Igorevich  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\44399  |9 21804 
701 1 |a Volkova  |b A. A.  |c mining engineer  |c engineer, senior lecturer of Tomsk Polytechnic University  |f 1993-  |g Aleksandra Aleksandrovna  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\43340  |9 21644 
701 1 |a Gavrilova  |b E. 
701 1 |a Bukhanov  |b N. V.  |c geologist  |c engineer of Tomsk Polytechnic University  |f 1986-  |g Nikita Vladimirovich  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\34016  |9 17583 
701 1 |a Butorin  |b A. V.  |g Aleksandr Vasiljevich 
701 1 |a Rukavishnikov  |b V. S.  |c Director of the Center for Training and Retraining of Oil and Gas Specialists, Associate Professor of Tomsk Polytechnic University, Candidate of Technical Sciences  |c Engineer of Tomsk Polytechnic University  |f 1984-  |g Valery Sergeevich  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\34050  |9 17614 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)  |b Институт природных ресурсов (ИПР)  |b Центр подготовки и переподготовки специалистов нефтегазового дела (ЦППС НД)  |b Лаборатория геологии месторождений нефти и газа (ЛГМНГ)  |3 (RuTPU)RU\TPU\col\19125 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |b Институт природных ресурсов  |b Центр подготовки и переподготовки специалистов нефтегазового дела  |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23177 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20190828  |g RCR 
856 4 |u https://doi.org/10.3997/2214-4609.201901390 
942 |c CF