Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2015
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м |
(→Задачи) |
||
| Строка 238: | Строка 238: | ||
__NOTOC__ | __NOTOC__ | ||
| + | |||
| + | == Список проектов == | ||
| + | === Задача 1 === | ||
| + | * '''Название''': Анализ данных для выявления скрытых закономерностей в петрофизической информации, полученной лабораторными исследованиями керна | ||
| + | |||
| + | * '''Задача''': Имеются результаты измерений параметров керна скважины в некотором интервале по глубине, содержащим породу с газовой и нефтяной частями. Измерения имеют типичную лабораторную погрешность и возможные отскоки. Часть данных продублирована измерениями другой лаборатории. Требуется отсеять недостоверные данные, оценить достоверность отобранных данных, выявить подмножества определяющих параметров, с оценкой дисперсий. Построение соответствующих методов, учитывающих физику данных и типы пород, является составной частью задачи. | ||
| + | |||
| + | * '''Данные''': таблица с данными измерений керна по глубине, содержащими теплофизические свойства, плотность, пористость и проницаемость породы. Возможно добавление аналогичных таблиц с другими глубинами и/или скважинами. | ||
| + | |||
| + | * '''Литература''': | ||
| + | *# У консультанта имеются полезные учебники по основам лабораторных исследований керна и свойствам пород (djvu) | ||
| + | *# Математический инструментарий ожидается от научного руководителя | ||
| + | *# Литературный обзор применяемых в нефтянке методик (см. следующий пункт) предлагается выполнить студенту самостоятельно, как одну из целей проекта. | ||
| + | |||
| + | * '''Базовой алгоритм''': Необходимо предварительное литературное исследование имеющихся в нефтегазовой науке методик с целью выявления их возможностей, сильных и слабых сторон. Ожидается либо усовершенствование известных подходов, либо успешное применение некоторого нового алгоритма. | ||
| + | |||
| + | * '''Решение''': ?? | ||
| + | |||
| + | * '''Новизна''': Информационное обеспечение разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений содержит большие массивы данных, включающих случайную и систематическую составляющую. Для задач интерпретации и прогноза необходима, как первая цель, общая математическая методика, позволяющая выявить систематическую составляющую вместе с оценкой достоверности и статистическими параметрами вклада случайной составляющей. Следующей, и основной целью, является разработка непосредственно самих методов интерпретации отфильтрованных достоверных данных и оценки коллекторских свойств продуктивных пластов (пористости, проницаемости, начальной нефтенасыщенности). | ||
Версия 14:25, 2 сентября 2015
| Автор | Тема научной работы | Ссылка | Консультант | Рецензент | Доклады | Буквы | Сумма | Оценка |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Бернштейн Юлия | ||||||||
| Бочкарев Артем | ||||||||
| Гончаров Алексей | ||||||||
| Двинских Дарина | ||||||||
| Ефимов Юрий | ||||||||
| Жариков Илья | ||||||||
| Задаянчук Андрей | ||||||||
| Златов Александр | ||||||||
| Исаченко Роман | ||||||||
| Нейчев Радослав | ||||||||
| Подкопаев Александр | ||||||||
| Решетова Дарья | ||||||||
| Смирнов Евгений | ||||||||
| Соломатин Иван | ||||||||
| Черных Владимир | ||||||||
| Шишковец Светлана | ||||||||
| Камзолов Дмитрий |
Задачи
Шаблон описания научной статьи
- Название: Название, под которым статья подается в журнал.
- Задача: Описание или постановка задачи. Желательна постановка в виде задачи оптимизации (в формате argmin). Также возможна ссылка на классическую постановку задачи.
- Данные: Краткое описание данных, используемых в вычислительном эксперименте, и ссылка на выборку.
- Литература: Список научных работ, дополненный 1) формулировкой решаемой задачи, 2) ссылками на новые результаты, 3) основной информацией об исследуемой проблеме.
- Базовой алгоритм: Ссылка на алгоритм, с которым проводится сравнение или на ближайшую по теме работу.
- Решение: Предлагаемое решение задачи и способы проведения исследования. Способы представления и визуализации данных и проведения анализа ошибок, анализа качества алгоритма.
- Новизна: Обоснование новизны и значимости идей (для редколлегии и рецензентов журнала).
Список проектов
Задача 1
- Название: Анализ данных для выявления скрытых закономерностей в петрофизической информации, полученной лабораторными исследованиями керна
- Задача: Имеются результаты измерений параметров керна скважины в некотором интервале по глубине, содержащим породу с газовой и нефтяной частями. Измерения имеют типичную лабораторную погрешность и возможные отскоки. Часть данных продублирована измерениями другой лаборатории. Требуется отсеять недостоверные данные, оценить достоверность отобранных данных, выявить подмножества определяющих параметров, с оценкой дисперсий. Построение соответствующих методов, учитывающих физику данных и типы пород, является составной частью задачи.
- Данные: таблица с данными измерений керна по глубине, содержащими теплофизические свойства, плотность, пористость и проницаемость породы. Возможно добавление аналогичных таблиц с другими глубинами и/или скважинами.
- Литература:
- У консультанта имеются полезные учебники по основам лабораторных исследований керна и свойствам пород (djvu)
- Математический инструментарий ожидается от научного руководителя
- Литературный обзор применяемых в нефтянке методик (см. следующий пункт) предлагается выполнить студенту самостоятельно, как одну из целей проекта.
- Базовой алгоритм: Необходимо предварительное литературное исследование имеющихся в нефтегазовой науке методик с целью выявления их возможностей, сильных и слабых сторон. Ожидается либо усовершенствование известных подходов, либо успешное применение некоторого нового алгоритма.
- Решение: ??
- Новизна: Информационное обеспечение разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений содержит большие массивы данных, включающих случайную и систематическую составляющую. Для задач интерпретации и прогноза необходима, как первая цель, общая математическая методика, позволяющая выявить систематическую составляющую вместе с оценкой достоверности и статистическими параметрами вклада случайной составляющей. Следующей, и основной целью, является разработка непосредственно самих методов интерпретации отфильтрованных достоверных данных и оценки коллекторских свойств продуктивных пластов (пористости, проницаемости, начальной нефтенасыщенности).
