P-wave sonic log predictive modeling with optimal artificial neural networks topology
المؤلفون المشاركون
al-Hilfi, Labibah Mudayr Abd al-Wahhab Abd al-Hadi
Ahmad, Sima H.
Ali, Hana M.
المصدر
al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics
العدد
المجلد 13، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2021)، ص ص. 142-154، 13ص.
الناشر
جامعة القادسية كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات
تاريخ النشر
2021-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الاقتصاد و التجارة
الرياضيات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Given the financial challenges facing the oil and gas industry, the value of the information is considered relatively high; therefore, data science has been an alternative compensating tool.
This study aimed to find an optimal neural network topology that provides an ideal data solution by studying neural network topology.
Therefore, we trained different neural networks topologies in terms of the number of hidden neurons and layers.
Volve oil field data is used in this study to predict the compressional sonic wave travel time.
Optimal Neural Network topology found using five hidden layers and five hidden neurons while using a single layer with different numbers of hidden neurons was ineffective.
The highest training and testing accuracy with a single hidden layer found 0.94 and 0.914, respectively.
In contrast, it was found 0.947 and 0.934 with 50 hidden neurons and five hidden layers.
Yet, increasing the number of hidden layers and hidden neurons is found to cause overfitting; therefore, only an optimal topology is a critical factor.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Hilfi, Labibah Mudayr Abd al-Wahhab Abd al-Hadi& Ali, Hana M.& Ahmad, Sima H.. 2021. P-wave sonic log predictive modeling with optimal artificial neural networks topology. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics،Vol. 13, no. 3, pp.142-154.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1473874
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Hilfi, Labibah Mudayr Abd al-Wahhab Abd al-Hadi…[et al.]. P-wave sonic log predictive modeling with optimal artificial neural networks topology. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics Vol. 13, no. 3 (2021), pp.142-154.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1473874
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Hilfi, Labibah Mudayr Abd al-Wahhab Abd al-Hadi& Ali, Hana M.& Ahmad, Sima H.. P-wave sonic log predictive modeling with optimal artificial neural networks topology. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics. 2021. Vol. 13, no. 3, pp.142-154.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1473874
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 153-154
رقم السجل
BIM-1473874
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