Using probabilistic unsupervised neural method for lithofacies identification
المؤلفون المشاركون
Batouche, Muhammad
Chikhi, Salim
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 2، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2005)، ص ص. 58-66، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2005-01-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
This paper presents a probabilistic unsupervised neural method in order to construct the lithofacies of the wells HM2 and HM3 situated in the south of Algeria (Sahara).
Our objective is to facilitate the experts' work in geological domain and to allow them to obtain the structure and the nature of lands around the drilling quickly.
For this, we propose the use of the Self-Organized Map (SOM) of Kohonen.
We introduce a set of labeled log’s data in some points of the hole.
Once the obtained map is the best deployed one (the neuronal network is well adapted to the data of the wells), a probabilistic formalism is introduced to enhance the classification process.
Our system provides a lithofacies of the concerned hole in an aspect easy to read by a geology expert who identifies the potential for oil production at a given source and so forms the basis for estimating the financial returns and economic benefits.
The obtained results show that the approach is robust and effective.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chikhi, Salim& Batouche, Muhammad. 2005. Using probabilistic unsupervised neural method for lithofacies identification. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 2, no. 1, pp.58-66.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-12053
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chikhi, Salim& Batouche, Muhammad. Using probabilistic unsupervised neural method for lithofacies identification. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 2, no. 1 (Jan. 2005), pp.58-66.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-12053
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chikhi, Salim& Batouche, Muhammad. Using probabilistic unsupervised neural method for lithofacies identification. The International Arab Journal of Information Technology. 2005. Vol. 2, no. 1, pp.58-66.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-12053
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
includes bibliographical references : p. 64-65
رقم السجل
BIM-12053
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر