Осуществлена классификация литологических фаций с использованием глубоких свёрточных нейронных сетей

Статья на тему «Классификация литологических фаций с использованием глубоких свёрточных нейронных сетей» (“Lithological facies classification using deep convolutional neural network”, DOI: 10.1016/j.petrol.2018.11.023), соавторами которой являются заведующий отделом Института информационных технологий НАНА, доктор философии по технике, доцент Ядигяр Имамвердиев и доктор философии по технике, доцент Людмила Сухостат, опубликована в журнале «Journal of Petroleum Science and Engineering», который принадлежит издательству Elsevie. Копия статьи может быть загружена бесплатно в течение 50 дней с адреса личной загрузки статьи, которая предоставлена авторам.

Статья подготовлена на основе научных исследований, проведенных в рамках грант проекта «DeepOil-ML: Разработка новых технологий на основе Deep Learning для интеллектуальных нефтяных месторождений», финансируемого Государственным нефтяным фондом Азербайджанской Республики.  

Отметим, «Journal of Petroleum Science and Engineering» обладает следующими наукометрическими показателями:

Impact Factor: 2.382

5-Year Impact Factor: : 2.739 

Source Normalized Impact per Paper (SNIP): 1.640

CiteScore: 2.80

SCImago Journal Rank (SJR): 0.782

© Всеправазащищены. При использовании информации гиперссылка на сайт www.iсt.az обязательна.