AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu əməkdaşlarının həmmüəllifliyi ilə çap edilmiş “Neft yatağının kern təsvirləri əsasında fasiyaların avtomatik təyini” (“Automatic facies detection based on oilfield core images”, DOI: https://doi.org/10.1080/10916466.2022.2094954) adlı məqalə nüfuzlu “Petroleum Science and Technology” jurnalında dərc olunmuşdur.
Məqalənin müəllifləri AMEA-nın vitse-prezidenti, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun baş direktoru, akademik Rasim Əliquliyev, texnika üzrə elmlər doktoru, dosent Yadigar İmamverdiyev və aparıcı elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Lyudmila Suxostatdır.
SOCAR qrant layihəsi çərçivəsində hazırlanmış məqalədə neft quyusunun rəqəmsal təsvirlərindən fasiyaların avtomatik aşkarlanması və identifikasiyası üçün maşın təlimi metodu işlənmişdir. Bu yanaşma yerli ikili şablon (local binary pattern, LBP) və yönümlü qradientlərin histoqramı (histogram of oriented gradients, HOG) xüsusiyyətlərini əsas fotoşəkillərdən qumdaşı, kömür, şist və aliflorid aşkar etmək üçün dərin konvolyusiya neyron şəbəkəsi xüsusiyyətləri ilə birləşdirir. K-ən yaxın qonşular, dəstək vektor maşını və təsadüfi meşə metodu klassifikatorlar kimi qəbul edilmişdir. Təklif olunmuş HOG+LBP+DenseNet+RF modeli neft quyusunun kerndən süxur tipini effektiv şəkildə təyin etdi.
Qeyd edək ki, “Petroleum Science and Technology” jurnalı aşağıdakı elmmetrik göstəricilərə malikdir:
Impact Factor: 1.268
5-Year Impact Factor: 1.292
Source Normalized Impact per Paper (SNIP): 0.499
CiteScore: 3.00
SCImago Journal Rank (SJR): 0.288
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
