VPI-Mlogs：基于机器学习的石油物理学应用Web平台
机器学习
2024-10-10 v1
摘要
机器学习是数据科学领域的重要组成部分。在石油物理学领域，机器学习算法和应用已被广泛探索。就此而言，越南石油研究院（VPI）研究并部署了several有效的预测模型，包括缺失日志预测、裂缝区域和裂缝密度预测等。作为其中一项解决方案，VPI-MLogs是一个集成了数据预处理、探索性数据分析、可视化和模型执行的Web式部署平台。采用最流行的数据分析编程语言Python，这一方法为用户提供了处理石油物理日志部分的强大工具。该解决方案有助于缩小常规知识与石油物理学见解之间的差距。本文将重点介绍集成多项解决方案以掌握石油物理数据的Web式应用程序。
引用
@article{arxiv.2410.05332,
title = {VPI-Mlogs: A web-based machine learning solution for applications in petrophysics},
author = {Anh Tuan Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.05332},
year = {2024}
}