論文の概要: Self-supervised similarity models based on well-logging data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12444v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 06:24:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 17:00:00.154500
• Title: Self-supervised similarity models based on well-logging data
• Title（参考訳）: well-loggingデータに基づく自己教師付き類似性モデル
• Authors: Sergey Egorov, Narek Gevorgyan and Alexey Zaytsev
• Abstract要約: 油田の異なる問題に対する解に適した普遍的なデータ表現を提供する手法を提案する。 当社のアプローチは,間隔の連続的なログデータに対する自己管理手法に依拠している。 変動型オートエンコーダを用いることで、最も信頼性が高く正確なモデルが得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0723143072368782
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Adopting data-based approaches leads to model improvement in numerous Oil&Gas logging data processing problems. These improvements become even more sound due to new capabilities provided by deep learning. However, usage of deep learning is limited to areas where researchers possess large amounts of high-quality data. We present an approach that provides universal data representations suitable for solutions to different problems for different oil fields with little additional data. Our approach relies on the self-supervised methodology for sequential logging data for intervals from well, so it also doesn't require labelled data from the start. For validation purposes of the received representations, we consider classification and clusterization problems. We as well consider the transfer learning scenario. We found out that using the variational autoencoder leads to the most reliable and accurate models. approach We also found that a researcher only needs a tiny separate data set for the target oil field to solve a specific problem on top of universal representations.
• Abstract（参考訳）: データベースのアプローチの採用は、多数の石油・ガスログデータ処理問題のモデル改善に繋がる。 これらの改善は、ディープラーニングによって提供される新しい機能によって、さらに健全になる。 しかし、ディープラーニングの利用は、研究者が大量の高品質データを持っている領域に限定されている。 本稿では, 油田の異なる問題に対する解法に適した普遍的なデータ表現を, 少ない追加データで提供する手法を提案する。 当社のアプローチは、インターバルのシーケンシャルなログデータの自己管理手法に依存しているため、最初からラベル付きデータを必要としない。 受信表現の検証のために,分類とクラスタ化の問題を考える。 転校学習のシナリオも検討する。 変動型オートエンコーダを用いることで、最も信頼性が高く正確なモデルが得られることがわかった。 アプローチ また、研究者は、普遍表現の上に特定の問題を解決するために、ターゲットの油田に対して小さな別個のデータセットだけが必要であることも分かりました。

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