Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж

Наведено обмеження використання кривої природних потенціалів спонтанної поляризації (ПС) під час проведення комплексної поточкової інтерпретації даних геофізичних досліджень свердловин. Запропоновано способи підвищення інформативності та вертикальної роздільної здатності методу завдяки використанню...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Геоінформатика
Дата:2010
Автори: Карпенко, О.М., Башкіров, Г.Л., Маковець, О.В.
Формат: Стаття
Мова:Українська
Опубліковано: Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України 2010
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/95645
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин 
 за застосування штучних нейронних мереж / О.М. Карпенко, Г.Л. Башкіров, О.В. Маковець // Геоінформатика. — 2010. — № 1. — С. 33-38. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862558883752443904
author Карпенко, О.М.
Башкіров, Г.Л.
Маковець, О.В.
author_facet Карпенко, О.М.
Башкіров, Г.Л.
Маковець, О.В.
citation_txt Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин 
 за застосування штучних нейронних мереж / О.М. Карпенко, Г.Л. Башкіров, О.В. Маковець // Геоінформатика. — 2010. — № 1. — С. 33-38. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.
collection DSpace DC
container_title Геоінформатика
description Наведено обмеження використання кривої природних потенціалів спонтанної поляризації (ПС) під час проведення комплексної поточкової інтерпретації даних геофізичних досліджень свердловин. Запропоновано способи підвищення інформативності та вертикальної роздільної здатності методу завдяки використанню технології створення штучних нейронних мереж. Наведено результати дослідження отриманої синтетичної кривої ПС (αПС) з підвищеною диференціацією, вказано напрями її застосування – літологічне розчленування, оцінка глинистості у поточковому режимі інтерпретації в теригенних типах розрізів свердловин з поширенням по¬ліміктових піщано-алевритових порід. Рассмотрены ограничения использования кривой естественных потенциалов спонтанной поляризации (ПС) при проведении комплексной поточечной интерпретации данных геофизических исследований скважин. Предложены способы повышения информативности и вертикальной разрешающей способности метода при использовании технологии создания искусственных нейронных сетей. Приведены результаты исследования полученной синтетической кривой ПС (αПС) с повышенной дифференциацией, указаны направления ее применения – литологическое расчленение, оценка глинистости в поточечном режиме интерпретации в терригенных типах разрезов скважин с распространением полимиктовых песчано-алевритовых пород. It is considered the restriction of use of the natural potential logs SP during the complex pointwise interpretation of well-logging data. The ways of increase of the self-descriptiveness and resolution ability of well-logging by the use of technology of the artificial neuron networks are offered. The results of the synthetic curve SP (alpha-SP) research with the heightened differentiation are given; ways of its application are indicated – the lithologic dismemberment, estimation of clayness during the pointwise interpretation in the terrigenous types of the well profile with the silty micaceous sandstones distribution.
first_indexed 2025-11-25T22:52:43Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-95645
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1684-2189
language Ukrainian
last_indexed 2025-11-25T22:52:43Z
publishDate 2010
publisher Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
record_format dspace
spelling Карпенко, О.М.
Башкіров, Г.Л.
Маковець, О.В.
2016-03-01T15:45:50Z
2016-03-01T15:45:50Z
2010
Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин 
 за застосування штучних нейронних мереж / О.М. Карпенко, Г.Л. Башкіров, О.В. Маковець // Геоінформатика. — 2010. — № 1. — С. 33-38. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.
1684-2189
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/95645
550.832 : 552.5
Наведено обмеження використання кривої природних потенціалів спонтанної поляризації (ПС) під час проведення комплексної поточкової інтерпретації даних геофізичних досліджень свердловин. Запропоновано способи підвищення інформативності та вертикальної роздільної здатності методу завдяки використанню технології створення штучних нейронних мереж. Наведено результати дослідження отриманої синтетичної кривої ПС (αПС) з підвищеною диференціацією, вказано напрями її застосування – літологічне розчленування, оцінка глинистості у поточковому режимі інтерпретації в теригенних типах розрізів свердловин з поширенням по¬ліміктових піщано-алевритових порід.
Рассмотрены ограничения использования кривой естественных потенциалов спонтанной поляризации (ПС) при проведении комплексной поточечной интерпретации данных геофизических исследований скважин. Предложены способы повышения информативности и вертикальной разрешающей способности метода при использовании технологии создания искусственных нейронных сетей. Приведены результаты исследования полученной синтетической кривой ПС (αПС) с повышенной дифференциацией, указаны направления ее применения – литологическое расчленение, оценка глинистости в поточечном режиме интерпретации в терригенных типах разрезов скважин с распространением полимиктовых песчано-алевритовых пород.
It is considered the restriction of use of the natural potential logs SP during the complex pointwise interpretation of well-logging data. The ways of increase of the self-descriptiveness and resolution ability of well-logging by the use of technology of the artificial neuron networks are offered. The results of the synthetic curve SP (alpha-SP) research with the heightened differentiation are given; ways of its application are indicated – the lithologic dismemberment, estimation of clayness during the pointwise interpretation in the terrigenous types of the well profile with the silty micaceous sandstones distribution.
uk
Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
Геоінформатика
Оптимізація пошуку скупчень вуглеводнів
Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж
Повышение разрешающей способности методов геофизических исследований скважин путем применения искусственных нейронных сетей
Increase of Well-Logging Resolution Ability by Application of the Artificial Neuron Networks
Article
published earlier
spellingShingle Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж
Карпенко, О.М.
Башкіров, Г.Л.
Маковець, О.В.
Оптимізація пошуку скупчень вуглеводнів
title Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж
title_alt Повышение разрешающей способности методов геофизических исследований скважин путем применения искусственных нейронных сетей
Increase of Well-Logging Resolution Ability by Application of the Artificial Neuron Networks
title_full Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж
title_fullStr Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж
title_full_unstemmed Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж
title_short Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж
title_sort підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж
topic Оптимізація пошуку скупчень вуглеводнів
topic_facet Оптимізація пошуку скупчень вуглеводнів
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/95645
work_keys_str_mv AT karpenkoom pídviŝennârozdílʹnoízdatnostímetodívgeofízičnihdoslídženʹsverdlovinzazastosuvannâštučnihneironnihmerež
AT baškírovgl pídviŝennârozdílʹnoízdatnostímetodívgeofízičnihdoslídženʹsverdlovinzazastosuvannâštučnihneironnihmerež
AT makovecʹov pídviŝennârozdílʹnoízdatnostímetodívgeofízičnihdoslídženʹsverdlovinzazastosuvannâštučnihneironnihmerež
AT karpenkoom povyšenierazrešaûŝeisposobnostimetodovgeofizičeskihissledovaniiskvažinputemprimeneniâiskusstvennyhneironnyhsetei
AT baškírovgl povyšenierazrešaûŝeisposobnostimetodovgeofizičeskihissledovaniiskvažinputemprimeneniâiskusstvennyhneironnyhsetei
AT makovecʹov povyšenierazrešaûŝeisposobnostimetodovgeofizičeskihissledovaniiskvažinputemprimeneniâiskusstvennyhneironnyhsetei
AT karpenkoom increaseofwellloggingresolutionabilitybyapplicationoftheartificialneuronnetworks
AT baškírovgl increaseofwellloggingresolutionabilitybyapplicationoftheartificialneuronnetworks
AT makovecʹov increaseofwellloggingresolutionabilitybyapplicationoftheartificialneuronnetworks