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J-GLOBAL ID：202202248511595527   整理番号：22A0856355

元素とガンマ線スペクトルによる地層岩石学の知的同定法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the intelligent identification method of formation lithology by element and gamma spectrum

著者 (6件)： Zhang He (School of Mechatronic Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Chen Qiuhong (School of Mechatronic Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Ni Pengbo (China-French Bohai Geoservices Co., Tianjin, China) ,  Liang Haibo (School of Mechatronic Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Mao Min (China-French Bohai Geoservices Co., Tianjin, China) ,  Zou Jialing (School of Mechatronic Engineering, Southwest Petroleum University, Chengdu, Sichuan, China)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 5  ページ： 3375-3383  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 石油とガス田の掘削中に遭遇する地層岩質の急速で正確な同定は,掘削工具ボアホールの軌跡を制御し,最適な貯留層遭遇速度を改善する重要なステップである。現在,掘削によって遭遇する地層の岩石学を識別する主な方法は,人工検出要素を使用することであり,それは一組のインテリジェント構成同定システムを形成しなかった。上記の問題を考慮して,本論文は,要素とガンマスペクトル測定を使用することによって,掘削地層の岩石学を同定する方法を提案して,改良ファジィクラスタリングアルゴリズム-SVM(IFCM-SVM)方式を使用することによって,地層岩石学の知的同定の推論モデルを確立した。現場応用は,本論文で提案したIFCM-SVMインテリジェント形成同定法の精度が90.9%に達することができて,掘削における地層岩質の知的同定を実現するために,要素とガンマスペクトル測定を使用することの実現可能性を証明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd. part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 速度 ,  *岩石学 ,  石油 ,  ガス田 ,  γ線スペクトル ,  *地層 ,  ボアホール ,  岩質 ,  IDシステム
準シソーラス用語： 貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： IFCM-SVM ,  元素測定 ,  ガンマ線スペクトル測定 ,  知的識別

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 元素 ,  ガンマ線スペクトル ,  地層 ,  岩石学 ,  同定法 ,  研究