Machine Learning for Subsurface Characterization
Idioma: inglés
Editorial: Elsevier Inc, 2019
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Machine Learning for Subsurface Characterization develops and applies neural networks, random forests, deep learning, unsupervised learning, Bayesian frameworks, and clustering methods for subsurface characterization. Machine learning (ML) focusses on developing computational methods/algorithms that learn to recognize patterns and quantify functional relationships by processing large data sets, also referred to as the 'big data.' Deep learning (DL) is a subset of machine learning that processes 'big data' to construct numerous layers of abstraction to accomplish the learning task. DL methods do not require the manual step of extracting/engineering features; however, it requires us to provide large amounts of data along with high-performance computing to obtain reliable results in a timely manner. This reference helps the engineers, geophysicists, and geoscientists get familiar with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization and demonstrates the use of data-driven methods for outlier detection, geomechanical/electromagnetic characterization, image analysis, fluid saturation estimation, and pore-scale characterization in the subsurface.…
N° de ref. del artículo 9780128177365
- Título
- Machine Learning for Subsurface Characterization
- Autor
- Jiabo He
- Editorial
- Elsevier Inc
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0128177365
- ISBN 13
- 9780128177365
- Peso del artículo
- 690 gramos
- Dimensiones
- 230x157x30 mm
Machine Learning for Subsurface Characterization develops and applies neural networks, random forests, deep learning, unsupervised learning, Bayesian frameworks, and clustering methods for subsurface characterization. Machine learning (ML) focusses on developing computational methods/algorithms that learn to recognize patterns and quantify functional relationships by processing large data sets, also referred to as the "big data." Deep learning (DL) is a subset of machine learning that processes "big data" to construct numerous layers of abstraction to accomplish the learning task. DL methods do not require the manual step of extracting/engineering features; however, it requires us to provide large amounts of data along with high-performance computing to obtain reliable results in a timely manner. This reference helps the engineers, geophysicists, and geoscientists get familiar with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization and demonstrates the use of data-driven methods for outlier detection, geomechanical/electromagnetic characterization, image analysis, fluid saturation estimation, and pore-scale characterization in the subsurface.
• Learn from 13 practical case studies using field, laboratory, and simulation data• Become knowledgeable with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization
• Learn frameworks, concepts, and methods important for the engineer's and geoscientist's toolbox needed to support
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Acerca del autor
Hao Li is a PhD-degree candidate in the Mewbourne College of Earth and Energy (MCEE) at the University of Oklahoma in Norman. He interned with Facebook on improving ranking models using machine learning. His research interests include machine learning, petrophysics, and data analytics. He holds an MS degree in petroleum engineering from China University of Petroleum in Beijing.
Jiabo He is currently a doctoral candidate in computer science at the University of Melbourne, Australia. Jiabo’s research area includes deep learning, reinforcement learning, and imitation learning. He earned an MS in petroleum engineering from the University of Oklahoma and a BS in petroleum engineering from the China University of Petroleum in Beijing.
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