Очень доброжелательный и компетентный автор. Всегда был на связи, все разъяснил, предоставил несколько вариантов программы. Рекомендую.
Информация о работе
Подробнее о работе
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ГЕОФИЗИКЕ
- 35 страниц
- 2024 год
- 1 просмотр
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Современные технологии обработки больших объемов данных позволяют значительно улучшить результаты научных исследований в различных областях, включая геофизику. Сейсмические данные, получаемые с помощью сейсмографов и других геофизических приборов, представляют собой важный источник информации о структуре Земли и ее недрах. Однако эти данные могут быть весьма сложными для анализа из-за своей большой объемности, многомерности и шумности. Разработка и применение методов машинного обучения, в частности нейронных сетей (нейросети, искусственный интеллект (ИИ)), позволяет повысить точность интерпретации сейсмических сигналов и предсказания геологических характеристик. В связи с этим, актуальным является исследование возможностей нейронных сетей для эффективной обработки сейсмических данных и применения их для прогнозирования геофизических параметров.
Целью данного исследования является создание и обучение нейронных сетей для анализа сейсмических данных с использованием методов глубокого обучения, а также разработка модели для предсказания геологических параметров на основе данных, полученных в процессе разведки.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) Исследовать теоретические основы работы нейронных сетей и их применения в различных областях.
2) Оценить особенности структуры и сложности сейсмических данных, а также проблемы, связанные с их обработкой.
3) Изучить существующие методы и подходы к использованию нейронных сетей в геофизике.
4) Разработать модель нейронной сети для распознавания сейсмических данных и оценки геологических характеристик и провести обучение модели.
5) Разработать модель для предсказания геологических параметров по данным из скважин.
Объектом исследования являются сейсмические данные, полученные с использованием геофизических приборов, а также методы и алгоритмы машинного обучения для их обработки и анализа.
Предметом исследования являются нейронные сети и их применение для анализа сейсмических данных, а также прогнозирования геологических параметров, таких как проницаемость, пористость, сопротивление и другие.
Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная модель нейронной сети может быть использована для автоматизации процесса анализа сейсмических данных, что позволяет существенно повысить эффективность и точность геофизических исследований. Применение методов машинного обучения в геофизике также способствует улучшению процессов прогнозирования и оценки геологических характеристик, что является ключевым аспектом при разведке и разработке месторождений полезных ископаемых.
Работа состоит из введения, теоретической и практической частей, заключения, списка использованных источников и приложений. Теоретическая часть включает в себя три главы: основы нейронных сетей, описание структуры и особенностей сейсмических данных, а также анализ применения нейронных сетей в геофизике. Практическая часть описывает процесс создания и обучения нейронной сети для распознавания сейсмических данных, а также разработку модели для предсказания геологических параметров. В заключении подводятся итоги работы и оценивается ее практическое значение.
Введение 3
1. Теоретическая часть 5
1.1. Основы нейронных сетей 5
1.2. Геофизические данные: структура, особенности, проблемы обработки 8
1.3. Применение нейронных сетей в геофизике 13
Итоги главы 22
2. Практическая часть 23
2.1. Создание и обучение нейронной сети для распознавания сейсмических данных 23
2.2. Разработка модели для предсказания геологических параметров по данным скважин 29
Итоги главы 35
Заключение 36
Список использованных источников 37
Приложения 39
Курсовая работа исследует применение нейронных сетей в геофизике с использованием языка программирования Python . В теоретической части рассматриваются основы нейросетей и особенности обработки сейсмических данных. Практическая часть включает создание моделей для распознавания сейсмических сигналов и прогнозирования геологических параметров. Использование Python позволило эффективно автоматизировать анализ данных, повысив точность и эффективность геофизических исследований.
Работа выполнена самостоятельно с использованием нейросетей и корректировкой.
1. Глубокие нейронные сети: зарождение, становление, современное состояние / Макаренко А. В. [Электронный ресурс]. Проблемы управления, 2020. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/glubokie-neyronnye-seti-zarozhdenie-stanovlenie-sovremennoe-sostoyanie (дата обращения: 23.12.2024).
2. Гравиметрия [Электронный ресурс]. URL: https://www.booksite.ru/fulltext/1/001/008/012/609.htm (дата обращения: 23.12.2024).
3. Магнитометрия [Электронный ресурс]. URL: https://agtsys.kz/magnitometry (дата обращения: 23.12.2024).
4. Метод обратного распространения ошибки: математика, примеры, код [Электронный ресурс]. URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/obratnoe-rasprostranenie/ (дата обращения: 23.12.2024).
5. Многослойный персептрон в машинном обучении [Электронный ресурс]. URL: https://datafinder.ru/products/mnogosloynyy-perseptron-v-mashinnom-obuchenii (дата обращения: 23.12.2024).
6. Нейронные сети долгой краткосрочной памяти и их использование для моделирования финансовых временных рядов / Лабусов М. В. [Электронный ресурс]. Инновации и инвестиции, 2020. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyronnye-seti-dolgoy-kratkosrochnoy-pamyati-i-ih-ispolzovanie-dlya-modelirovaniya-finansovyh-vremennyh-ryadov (дата обращения: 23.12.2024).
7. Практики реализации нейронных сетей [Электронный ресурс]. URL: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Практики_реализации_нейронных_сетей (дата обращения: 23.12.2024).
8. Применение нейронных сетей при выборе эффективного варианта организации геофизических исследований нефтяных и газовых скважин / Белошицкий А. В. [Электронный ресурс]. Архивариус, 2021. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-neyronnyh-setey-pri-vybore-effektivnogo-varianta-organizatsii-geofizicheskih-issledovaniy-neftyanyh-i-gazovyh-skvazhin (дата обращения: 23.12.2024).
9. Сверточные нейронные сети для решения задач компьютерного зрения / Сайфутдинов А. В. [Электронный ресурс]. Универсум: технические науки, 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/svertochnye-neyronnye-seti-dlya-resheniya-zadach-kompyuternogo-zreniya (дата обращения: 23.12.2024).
10. Сверточные нейронные сети. Три вещи, которые необходимо знать [Электронный ресурс]. URL: https://hub.exponenta.ru/post/svertochnye-neyronnye-seti-tri-veshchi-kotorye-neobkhodimo-znat631 (дата обращения: 23.12.2024).
11. Сейсморазведочные работы [Электронный ресурс]. URL: https://neftegaz.ru/tech-library/geologiya-poleznykh-iskopaemykh/142500-seysmorazvedochnye-raboty/ (дата обращения: 23.12.2024).
12. Gradient Boosting in ML [Электронный ресурс]. URL: https://www.geeksforgeeks.org/ml-gradient-boosting/ (дата обращения: 23.12.2024).
13. Random Forest Algorithm in Machine Learning [Электронный ресурс]. URL: https://www.geeksforgeeks.org/random-forest-algorithm-in-machine-learning/ (дата обращения: 23.12.2024).
14. ResNet (34, 50, 101): «остаточные» CNN для классификации изображений [Электронный ресурс]. URL: https://neurohive.io/ru/vidy-nejrosetej/resnet-34-50-101/ (дата обращения: 23.12.2024).
15. U-Net: нейросеть для сегментации изображений [Электронный ресурс]. URL: https://neurohive.io/ru/vidy-nejrosetej/u-net-image-segmentation/ (дата обращения: 23.12.2024).
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
