| ITI əməkdaşlarının elmi işləri - tezis |
| Biblioqrafik təsvir | |
| Hajirahimova , M.S. Deep learning application in oil and gas industry: opportunities and challenges / M.S. Hajirahimova , A.S. Aliyeva // İnformasiya sistemləri və texnologiyalar, nailiyyətlər və perspektivlər beynəlxalq elmi konfransın materialları. - Sumqayıt, 2018. - P. 212-214. | |
| Annotasiya | |
| Son vaxtlar sürətlə inkişaf etməsinə və geniş yayılmasına baxmayaraq dərin təlim (deep learning) metodlarının neft-qaz sənayesində tətbiqi ilə bağlı tədqiqatlar azlıq təşkil edir. Deep learning metodu neyron şəbəkələrə əsaslanır. Müxtəlif neyron şəbəkələr neft quyularının ardıcıl zaman sırası verilənlərinin modelləşdirilməsi üçün zəngin arxitektura təqdim edir. Neft quyularının davranışlarınının başa düşülməsi, neft hasilatının proqnozlaşdırılması və məhsuldarlığın yüksəldilməsi imkanlarının müəyyənləşdirilməsi, həmçinin anomaliyaların aşkarlanması kimi proseslərdə deep learning daha sürətli və daha dəqiq nəticələr göstərə bilər. Bu işdə məhdud Boltzmann maşınları ( restricted Boltzmann machines (RBMs), tam əlaqəli şəbəkələr (FCN), bürünən neyron şəbəkələri (convolutional neural networks, CNN) və rekurrent neyron şəbəkələr (recurrent neural networks, RNN) kimi dərin təlim metodlarının neft və qaz sənayesində tətbiqi imkanları və problemlərinə dair tədqiqatların ümumi icmalı təqdim olunmuşdur. | |
| Elektron variant | |
| Yoxdur |
________
© ict.az http://ict.az/az