Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/32345
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Степанов Дмитрий Николаевич | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Stepanov Dmitrij Nikolaevic | en_GB |
dc.contributor.author | Королихин Владимир Игоревич | ru_RU |
dc.contributor.author | Korolihin Vladimir Igorevic | en_GB |
dc.contributor.editor | Серов Михаил Александрович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Serov Mihail Aleksandrovic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-08-07T09:11:23Z | - |
dc.date.available | 2021-08-07T09:11:23Z | - |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.other | 061776 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/32345 | - |
dc.description.abstract | В данной работе рассматриваются различные подходы классификации операций бурения по данным геолого-технической информации. Предложенные алгоритмы реализованы в виде отдельного программного модуля для удобного пользования в промышленных компаниях. Он позволяет облегчить мониторинг бурения скважин, а также снижает количество ошибок классификации за счет использования дополни-тельных параметров. | ru_RU |
dc.description.abstract | This paper discusses various approaches to classifying drilling operations based on geological and technical information. The proposed algorithms are implemented as a separate software module for convenient use in industrial companies. It makes it easier to monitor well drilling, and also reduces the number of classification errors. by using additional parameters | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | операции бурения | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | drilling operations | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.title | Development of an automated system for determining drilling operations based on machine learning | en_GB |
dc.title.alternative | Разработка автоматизированной системы определения операций бурения на основе машинного обучения | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Korolikhin_report.pdf | Article | 902,6 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_2021_05_06.pdf | ReviewSV | 1,23 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyva_s_predpriatia.pdf | ReviewSV | 197,59 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_recenzia_05.05.2021.pdf | ReviewSV | 731,64 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.