Formal foundations for computer interpretation of logging data

Authors

  • M. Я. Бестильний ІФНТУНГ, 76019, м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська,15, тел. (0342) 727132
  • О. Ф. Козак ІФНТУНГ, 76019, м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська,15, тел. (0342) 727132
  • В. М. Юрчишин ІФНТУНГ, 76019, м. Івано-Франківськ, вул. Карпатська,15, тел. (0342) 727132

Keywords:

oil and gas facility, artificial neural networks, geological and geophysical data, interpretation of data and knowledge, data mining and knowledge mining.

Abstract

In this research the analysis of formal-logical methods of creating intelligent technologies for the extraction of knowledge from logging data is done. The analytical processing and interpretation of geological and geophysical data is considered in terms of improving process efficiency of computer processing of geological and geophysical data and revealing of new knowledge in the data by developing intelligent formal logical methods of data analysis based on the concept of Data Mining. Existing methods for data mining and knowledge search in geological and geophysical data were explored. The development of new methods of knowledge extraction based on geological and geophysical data using artificial neural networks will use special simulation models to generate geological and geophysical data, providing the possibility of their experimental studies on data mining in general. Developing smart technologies for identifying reservoir properties of rocks which are based on geological and geophysical data using neurotechnology will integrate certain formal logical  methods of intellectual knowledge extraction technologies and intelligent systems for determining reservoir properties of rocks 

Downloads

Download data is not yet available.

References

1 Історія розвитку та сучасний стан інтерпретаційних технологій ГДС / М.Д. Красножон – Київ: Видавничий центр УкрДГРІ, 2001. – 72 с.
2 Элланский М.М. Использование многомерных связей в нефтегазовой геологии / М.М. Элланский, Б.Н. Еникеев. – М.: Недра, 1991. – 205 с.
3 Добрынин В.М. Петрофизика / В.М. Добрынин, Б.Ю. Вендельштейн, Д.А. Кожевников. – М.: Недра, 1991.
4 Кузнецов О.Л. Геоинформатика и геоинформационные системы / О.Л. Кузнецов, А.А. Никитин, Е.Е. Черемисина. – М.: ВНИИгеосистем, 2005. – 350 с.
5 Поспелов Д.А. Данные и знания. Представление знаний // Искусственный интеллект. Кн.2: Модели и методы: справочник. – М.: Радио и связь. – С.7-13.
6 Юрчишин В. М. Інформаційне моделювання нафтогазових об’єктів : монографія / В. М. Юрчишин, В. І. Шекета, О. В. Юрчишин – Івано-Франківськ: Вид-во Івано-Франківського нац. техн. ун-ту нафти і газу, 2010. – 196 с.
7 Формально-логічні методи створення інтелектуальної технології видобування знань на основі даних геофізичних досліджень: магістерська робота: 8.080403 / М.Б.Горбаль / наук. кер. – проф., д.т.н. Юрчишин В.М / Нац. техн.ун-т нафти і газу. – Івано-Франківськ, 2010. – 152 с.
8 Кожевников Д.А. Проблемы интерпретаций данных ГИС / Д.А. Кожевников // Геофизобщество «Каротажник». – 2001. – С. 20.
9 Журавлев Ю.И. Распознавание образов и анализ изображений / Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич; в 3-х кн. Кн. 2. – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с. – Сер.: Искусственный интеллект
10 Журавлев Ю.И. Непараметрические задачи распознавания образов / Ю.И. Журавлев // Кибернетика. – 1976. – №6. – С. 93-103.
11 Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, С.И. Енюков, Л.Д. Мешалкин – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.
12 Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: Пакет ППСА / И.С. Енюков. – М.: Финансы и статистика, 1986. – С. 232.
13 Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / В.Н. Вапник, Т.Г. Глазкова, В.А. Кощеев, А.И. Михальский, А.Я. Червоненкис. – М.: Наука, 1984. – С. 8-11, 27-32, 42-55.
14 Логико-гносеологические и методологические проблемы прогноза. – М.: Наука, 1986.
15 Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика / В.А. Дюк. – Санкт-Петербург: Братство, 1994.
16 Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах / Я.З. Цыпкин. – М.: Наука, 1968. – 400 с.
17 Aleksander I., Morton H. An Introduction to Neural Computing. – London: Chapman & Hall, 1990. – 218 p.
18 Deroski S. Multi-relational data mining: an ntroduction // SIGKD D Explor. Newsl. – 2003. – Vol.5(1) – Р. 1-16.
19 Демчина М.М. Формальні методи інтерпретації даних та знань про нафтогазові об’єкти / М.М. Демчина, В.Р. Процюк, В.І. Шекета // Науковий вісник Івано-Франківського національного технічного університету нафти і газу. – 2011. – №1. – С. 100-108.

Published

2012-09-04

How to Cite

Бестильний M. Я., Козак, О. Ф., & Юрчишин, В. М. (2012). Formal foundations for computer interpretation of logging data. Scientific Bulletin of Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and Gas, (3(33), 172–185. Retrieved from https://nv.nung.edu.ua/index.php/nv/article/view/365