論文の概要: VPI-Mlogs: A web-based machine learning solution for applications in petrophysics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05332v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 06:01:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 19:27:19.013263
• Title: VPI-Mlogs: A web-based machine learning solution for applications in petrophysics
• Title（参考訳）: VPI-Mlogs: ペトロシクス応用のためのWebベースの機械学習ソリューション
• Authors: Anh Tuan Nguyen,
• Abstract要約: VPI-MLogsは、データ前処理、探索データ分析、可視化、モデル実行を統合するWebベースのデプロイメントプラットフォームである。 この記事では、石油物理データを把握するための多くのソリューションを統合するWebベースのアプリケーションに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3354062595921717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning is an important part of the data science field. In petrophysics, machine learning algorithms and applications have been widely approached. In this context, Vietnam Petroleum Institute (VPI) has researched and deployed several effective prediction models, namely missing log prediction, fracture zone and fracture density forecast, etc. As one of our solutions, VPI-MLogs is a web-based deployment platform which integrates data preprocessing, exploratory data analysis, visualisation and model execution. Using the most popular data analysis programming language, Python, this approach gives users a powerful tool to deal with the petrophysical logs section. The solution helps to narrow the gap between common knowledge and petrophysics insights. This article will focus on the web-based application which integrates many solutions to grasp petrophysical data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、データサイエンス分野の重要な部分である。 石油物理学では、機械学習アルゴリズムと応用が広くアプローチされている。 この文脈において、ベトナム石油研究所(VPI)は、ログ予測の欠如、破壊ゾーン、破壊密度予測など、いくつかの効果的な予測モデルを調査し、展開してきた。 当社のソリューションのひとつとして、VPI-MLogsは、データ前処理、探索データ分析、可視化、モデル実行を統合する、Webベースのデプロイメントプラットフォームです。 最も人気のあるデータ分析言語であるPythonを使って、このアプローチは、ペトロフィジカルログセクションを扱う強力なツールを提供する。 このソリューションは、一般的な知識と石油物理学の洞察のギャップを狭めるのに役立つ。 この記事では、石油物理データを把握するための多くのソリューションを統合するWebベースのアプリケーションに焦点を当てる。

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