Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/32345
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorСтепанов Дмитрий Николаевичru_RU
dc.contributor.advisorStepanov Dmitrij Nikolaevicen_GB
dc.contributor.authorКоролихин Владимир Игоревичru_RU
dc.contributor.authorKorolihin Vladimir Igorevicen_GB
dc.contributor.editorСеров Михаил Александровичru_RU
dc.contributor.editorSerov Mihail Aleksandrovicen_GB
dc.date.accessioned2021-08-07T09:11:23Z-
dc.date.available2021-08-07T09:11:23Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.other061776en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/32345-
dc.description.abstractВ 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.abstractThis 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 parametersen_GB
dc.language.isoru
dc.subjectоперации буренияru_RU
dc.subjectмашинное обучениеru_RU
dc.subjectdrilling operationsen_GB
dc.subjectmachine learningen_GB
dc.titleDevelopment of an automated system for determining drilling operations based on machine learningen_GB
dc.title.alternativeРазработка автоматизированной системы определения операций бурения на основе машинного обученияru_RU
Располагается в коллекциях:BACHELOR STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Korolikhin_report.pdfArticle902,6 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_Otzyv_2021_05_06.pdfReviewSV1,23 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_Otzyva_s_predpriatia.pdfReviewSV197,59 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_recenzia_05.05.2021.pdfReviewSV731,64 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.