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J-GLOBAL ID:201302205903879977   整理番号:13A1175897

坑井検層データから岩質を決定するファジー論理:KTBプロジェクトデータセット(ドイツ)への適用

Fuzzy Logic Determination of Lithologies from Well Log Data: Application to the KTB Project Data set (Germany)
著者 (3件):
資料名:
巻: 34  号:ページ: 413-439  発行年: 2013年07月 
JST資料番号: D0241C  ISSN: 0169-3298  CODEN: SUGEEC  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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ファジー論理は岩質予測に使われており,著しい成功をおさめている。ファジークラスタリングや言語推論のような手法は,岩相決定には有用であることが立証されている。本稿では,ファジー推定方法はMATLABルーチンとして実行されており,ドイツ大陸深部掘削プログラム(KTB)の坑井検層データに初めて適用した。ファジー推論システムのトレーニングは,分類マトリックスを計算するマルチクラスマシューズ相関係数の解析に基づいている。この特別なデータセットについて,最適メンバーシップ関数タイプは,規格化したヒストグラムの区分的線形補間であること;構成要素の最終岩質程度を得るための最適組合せオペレータは,ファジーγオペレータであること;そして,すべての利用可能な特性は,分類プロセスに関連していること,がわかった。このファジー論理に基づく手法は,坑井検層データから迅速に,かつ,無理なく岩質コラムを示唆できることを示した。そして,きちんとメインユニットを特定し,場合によっては分類をより洗練されたものにする。これはより望ましい解釈に到達出来ることを意味している。推論プロセスを誤った方向に向けるのに極めて重要な2つの坑井間のデータ分布の差を見出すために,トレーニングデータセットの特性値分布から生成した合成データを用いて訓練したシステムをテストした。しかし,クロス確認解析から,データの分布とトレーニングデータセットの欠落した岩質間の差異があった場合でさえ,このファジー推論システムは,整合的な分類を出力できることを明らかにした。Copyright 2013 Springer Science+Business Media Dordrecht Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (1件):
分類
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電気探査・検層 

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