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J-GLOBAL ID：202002240358538033   整理番号：20A2477605

天然ガスの起源を決定するWebベースの機械学習ツール【JST・京大機械翻訳】

Web-based machine learning tool that determines the origin of natural gases

著者 (2件)： Snodgrass John E. (Department of Geology and Geological Engineering, Colorado School of Mines, Golden, CO, USA, 80401) ,  Milkov Alexei V. (Department of Geology and Geological Engineering, Colorado School of Mines, Golden, CO, USA, 80401)
資料名： Computers & Geosciences  (Computers & Geosciences)
巻： 145  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0320B  ISSN： 0098-3004  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)

抄録/ポイント： 天然ガスの起源に関する調査は,伝統的に,2成分ガス遺伝図に関する様々な地球化学パラメータに対する値のマニュアルプロットと,経験的に定義されたガス遺伝場とのこれらの値の比較を含む。しかし,これらの分野はかなり重複し,得られた起源に関する精度と不確実性は定量化されていない。これらの問題を克服するために,天然ガスの起源を決定する機械学習モデルによって駆動されるWebベースツールを開発した。天然ガス(27,852試料)の利用した大規模データセットは10,937試料を含み,5つのガス起源(熱発生,CO_2還元からの一次微生物,メチル型発酵からの一次微生物,二次微生物及び非生物的)の1つを手動で解釈し,ラベル付けした。教師つき機械学習モデルは,4つの特徴(地球化学的パラメータCH_4/(C_2H_6+C_3H_8),δ13C-CH_4,δ2H-CH_4およびδ13C-CO_2)に基づく天然ガス試料を分類するためにランダムフォレストアルゴリズムを使用する。モデルは,モデル精度および各可能な起源の信頼スコアを伴う未知の起源の試料中のガスの起源を決定する。モデルは,単純なユーザフレンドリーなインタフェイスによって,ウェブサイトwww.ガス原産地に配備した。より多くのデータの取り込み,地球化学パラメータ(モデル特徴)およびポスト発生過程の決定は将来の開発の対象である。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *天然ガス ,  不確実性 ,  微生物 ,  遺伝 ,  発酵 ,  地球化学 ,  発熱 ,  インタフェイス ,  *Web【情報システム】 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 原産地 ,  ランダムフォレスト ,  大規模データセット ,  教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 天然ガス ,  ガスの起源 ,  メタン ,  機械学習 ,  分類 ,  ランダムフォレスト

分類 (2件)： 有機地球化学  (DD01043K) ,  石油・ガス鉱床  (DE09050D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 天然ガス ,  起源 ,  Web ,  機械学習 ,  ツール