title: Development of an automated system for determining drilling operations based on machine learning
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Степанов Дмитрий Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Stepanov Dmitrij Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Королихин Владимир Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Korolihin Vladimir Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Серов Михаил Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Serov Mihail Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 061776
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32345
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматриваются различные подходы классификации операций бурения по данным геолого-технической информации. Предложенные алгоритмы реализованы в виде отдельного программного модуля для удобного пользования в промышленных компаниях. Он позволяет облегчить мониторинг бурения скважин, а также снижает количество ошибок классификации за счет использования дополни-тельных параметров.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper discusses various approaches to classifying drilling operations based on geological and technical information. The proposed algorithms are implemented as a separate software module for convenient use in industrial companies. It makes it easier to monitor well drilling, and also reduces the number of classification errors. by using additional parameters
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: операции бурения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: drilling operations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of an automated system for determining drilling operations based on machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка автоматизированной системы определения операций бурения на основе машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Korolikhin_report.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32345/1/Korolikhin_report.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 902,6 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_2021_05_06.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32345/2/reviewSV_Otzyv_2021_05_06.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,23 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyva_s_predpriatia.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32345/3/reviewSV_Otzyva_s_predpriatia.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 197,59 kB
resources.filename: reviewSV_recenzia_05.05.2021.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32345/4/reviewSV_recenzia_05.05.2021.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 731,64 kB