Огляд методів ШІ для прогнозування покладів вуглеводнів з 3D-сейсмічних зображень

Simple item page
dc.contributor.authorДмитрієва, Ірина Сергіївнаuk_UA
dc.contributor.authorДмитренко, Андрій Миколайовичuk_UA
dc.date.accessioned2025-05-26T11:54:14Z
dc.date.available2025-05-26T11:54:14Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionІ. Дмитрієва: ORCID 0009-0008-3298-7563uk_UA
dc.description.abstractUKR: Ця робота досліджує, як методи штучного інтелекту можна використовувати для виявлення потенційних скупчень вуглеводнів за допомогою 3D-сейсмічних зображень. Вона заглиблюється в сучасні досягнення ШІ в інтерпретації сейсмічних даних, охоплюючи такі методи, як згорткові та рекурентні нейронні мережі, графові нейронні мережі та трансформери. У статті також розглядаються значні перешкоди, такі як проблеми з доступністю та якістю навчальних даних, труднощі із застосуванням моделей до нових областей та складнощі, пов'язані з розумінням результатів. Крім того, вона торкається методів підготовки сейсмічних зображень та вилучення релевантних ознак, підходів до роботи з обмеженими даними та пропонує потенційні шляхи для майбутніх досліджень у цій галузі.uk_UA
dc.description.abstractENG: This work investigates how artificial intelligence techniques can be used to identify potential hydrocarbon accumulations using 3D seismic imagery. It delves into current AI progress for interpreting seismic data, covering methods like convolutional and recurrent neural networks, graph neural networks, and transformers. The paper also addresses significant obstacles, such as problems with the availability and quality of training data, difficulties in applying models to new areas, and the complexities involved in understanding the results. Furthermore, it touches upon techniques for preparing seismic images and extracting relevant features, approaches for dealing with sparse data, and suggests potential avenues for future investigation in this domain.en
dc.identifier.citationДмитрієва І. С., Дмитренко А. М. Огляд методів ШІ для прогнозування покладів вуглеводнів з 3D-сейсмічних зображень. Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні – ІТММ’2025 : тези доп. Міжнародної наук.-техн. конф. (м. Дніпро, 23-24 березня 2025 р.). Дніпро, 2025. C. 454–458. DOI: 10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.081.uk_UA
dc.identifier.doi10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.081
dc.identifier.issn2708-0102 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/itmm/article/view/2147en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/20371en
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпроuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subject3D сейсмічні зображенняuk_UA
dc.subjectвуглеводніuk_UA
dc.subjectпрогнозування покладівuk_UA
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk_UA
dc.subjectрекурентні нейронні мережіuk_UA
dc.subjectтрансформаторні мережіuk_UA
dc.subjectграфові нейронні мережіuk_UA
dc.subjectсейсмічні атрибутиuk_UA
dc.subjectArtificial intelligenceen
dc.subject3D seismic imagesen
dc.subjecthydrocarbonsen
dc.subjectdeposit predictionen
dc.subjectconvolutional neural networksen
dc.subjectrecurrent neural networksen
dc.subjecttransformer networksen
dc.subjectgraph neural networksen
dc.subjectseismic attributesen
dc.subjectКІТСuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.titleОгляд методів ШІ для прогнозування покладів вуглеводнів з 3D-сейсмічних зображеньuk_UA
dc.title.alternativeReview of AI Methods for Predicting Hydrocarbon Deposits from 3D Seismic Imagesen
dc.typeThesisen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Dmytriieva_Dmytrenko.pdf
Size:
358.73 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
159 B
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні. ІТММ'25»
Інші праці КІТС (ДМетІ)