Standard

Применение алгоритмов машинного обучения для выявления опасных геологических процессов на шельфе по данным высокочастотной сейсморазведки. / Ярыгин, Иван; Рахимов, Эмиль Артурович; Ноздрачев, Ростислав Дмитриевич; Половков, Вячеслав Владимирович.

в: Наука и техника в газовой промышленности, Том 103, № 3, 30.09.2025, стр. 10.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

Harvard

Ярыгин, И, Рахимов, ЭА, Ноздрачев, РД & Половков, ВВ 2025, 'Применение алгоритмов машинного обучения для выявления опасных геологических процессов на шельфе по данным высокочастотной сейсморазведки', Наука и техника в газовой промышленности, Том. 103, № 3, стр. 10.

APA

Ярыгин, И., Рахимов, Э. А., Ноздрачев, Р. Д., & Половков, В. В. (2025). Применение алгоритмов машинного обучения для выявления опасных геологических процессов на шельфе по данным высокочастотной сейсморазведки. Наука и техника в газовой промышленности, 103(3), 10.

Vancouver

Ярыгин И, Рахимов ЭА, Ноздрачев РД, Половков ВВ. Применение алгоритмов машинного обучения для выявления опасных геологических процессов на шельфе по данным высокочастотной сейсморазведки. Наука и техника в газовой промышленности. 2025 Сент. 30;103(3):10.

Author

Ярыгин, Иван ; Рахимов, Эмиль Артурович ; Ноздрачев, Ростислав Дмитриевич ; Половков, Вячеслав Владимирович. / Применение алгоритмов машинного обучения для выявления опасных геологических процессов на шельфе по данным высокочастотной сейсморазведки. в: Наука и техника в газовой промышленности. 2025 ; Том 103, № 3. стр. 10.

BibTeX

@article{e5f9dfa5943443e281bf63d7794aa2a5,
title = "Применение алгоритмов машинного обучения для выявления опасных геологических процессов на шельфе по данным высокочастотной сейсморазведки",
abstract = "В работе рассматривается способ выявления опасных геологических процессов на данных сейсмоакустического профилирования с помощью алгоритмов машинного обучения. Предлагаемый авторами подход позволяет упростить процедуру интерпретации сейсмических данных. Ключевым шагом в подходе к решению данной задачи является необходимость создания набора взаимно независимых сейсмических атрибутов, наилучшим образом подчеркивающих особенность аномалий. Показана эффективность применения машинного обучения при выявлении опасных геологических процессов.",
keywords = "сейсмоакустическое профилирование, задача классификации, опасные геологические процессы, верхняя часть разреза, машинное обучение",
author = "Иван Ярыгин and Рахимов, {Эмиль Артурович} and Ноздрачев, {Ростислав Дмитриевич} and Половков, {Вячеслав Владимирович}",
year = "2025",
month = sep,
day = "30",
language = "русский",
volume = "103",
pages = "10",
journal = "Наука и техника в газовой промышленности",
issn = "2070-6820",
publisher = "ООО {"}Газпром проектирование{"}",
number = "3",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Применение алгоритмов машинного обучения для выявления опасных геологических процессов на шельфе по данным высокочастотной сейсморазведки

AU - Ярыгин, Иван

AU - Рахимов, Эмиль Артурович

AU - Ноздрачев, Ростислав Дмитриевич

AU - Половков, Вячеслав Владимирович

PY - 2025/9/30

Y1 - 2025/9/30

N2 - В работе рассматривается способ выявления опасных геологических процессов на данных сейсмоакустического профилирования с помощью алгоритмов машинного обучения. Предлагаемый авторами подход позволяет упростить процедуру интерпретации сейсмических данных. Ключевым шагом в подходе к решению данной задачи является необходимость создания набора взаимно независимых сейсмических атрибутов, наилучшим образом подчеркивающих особенность аномалий. Показана эффективность применения машинного обучения при выявлении опасных геологических процессов.

AB - В работе рассматривается способ выявления опасных геологических процессов на данных сейсмоакустического профилирования с помощью алгоритмов машинного обучения. Предлагаемый авторами подход позволяет упростить процедуру интерпретации сейсмических данных. Ключевым шагом в подходе к решению данной задачи является необходимость создания набора взаимно независимых сейсмических атрибутов, наилучшим образом подчеркивающих особенность аномалий. Показана эффективность применения машинного обучения при выявлении опасных геологических процессов.

KW - сейсмоакустическое профилирование

KW - задача классификации

KW - опасные геологические процессы

KW - верхняя часть разреза

KW - машинное обучение

UR - http://elibrary.ru/item.asp?id=82932698

M3 - статья

VL - 103

SP - 10

JO - Наука и техника в газовой промышленности

JF - Наука и техника в газовой промышленности

SN - 2070-6820

IS - 3

ER -

ID: 163112895