Зонирование Верхнесалымского нефтяного месторождения с помощью кластеризации каротажных кривых алгоритмами машинного обучения

Целью работы является разработка методики, с помощью которой можно зонировать месторождения в зависимости от их геологического строения с помощью алгоритмов машинного обучения. Работа является актуальной ввиду того, что разработанная методика является не только теоретическим предположением, но и имеет возможность практического применения для разных задач нефтяной индустрии. Данным подходом могут пользоваться как геологи, так и нефтяники-разработчики. Методика использует последние наработки в области машинного обучения, а также совершенно новые разработанные подходы, которые позволяют решать сложные задачи.The aim of the work is to develop a methodology which can be used to zone deposits depending on their geological structure using machine learning algorithms. The work is relevant in view of the fact that the developed technique is not only a theoretical assumption, but also has the possibility of practical application for various tasks of the oil industry. This approach can be used by both geologists and oil engineer. The technique uses the latest developments in the field of machine learning, as well as completely new developed approaches that allow solving complex problems

Exploring the relationship between feature and perceptual visual spaces

The number and size of digital repositories containing visual information (images or videos) is increasing and thereby demanding appropriate ways to represent and search these information spaces. Their visualization often relies on reducing the dimensions of the information space to create a lower-dimensional feature space which, from the point-of-view of the end user, will be viewed and interpreted as a perceptual space. Critically for information visualization, the degree to which the feature and perceptual spaces correspond is still an open research question. In this paper we report the results of three studies which indicate that distance (or dissimilarity) matrices based on low-level visual features, in conjunction with various similarity measures commonly used in current CBIR systems, correlate with human similarity judgments