Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/9944
Title: Використання нейромереж для оцінювання пористості та проникності гірських порід
Authors: Юрчишин, О.В.
Розловська, С.Є.
Keywords: проникність гірських порід
геофізичні дослідження
штучний інтелект
машинне навчання
нейронна мережа
аналіз даних
інтерпретація досліджень
porosity
rock permeability
geophysical research
artificial intelligence
machine learning
neural network
data analysis
research interpretation
Issue Date: 2025
Publisher: Івано-Франківськ
Citation: Юрчишин, О. В. Використання нейромереж для оцінювання пористості та проникності гірських порід / О. В. Юрчишин, С. Є. Розловська // Нафтогазова енергетика. - 2025. - № 2. - С .46-54.
Abstract: Із появою штучного інтелекту (ШІ) і його застосуванням у різних галузях промисловості з'явилася можливість автоматизувати та оптимізувати багато процесів, в тому числі і в геофізиці. Використання ШІ у геофізичних дослідженнях свердловин (ГДС) може внести революційні зміни у способи збору, обробки та інтерпретації даних.
The advent of artificial intelligence (AI) and its application in various industries has made it possible to automate and optimise many processes, including those in geophysics. Using AI in geophysical well surveys could transform the way data is collected, processed and interpreted. AI is expected to become a key tool in the oil and gas industry, advancing data modelling and analysis and offering significant benefits in terms of accuracy and efficiency. This paper presents an approach to estimating the porosity and permeability of rocks based on geoph?sical survey results, using a neural network as the primary tool.
URI: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/9944
Appears in Collections:Нафтогазова енергетика - 2025 - № 2.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
9620p.pdf971.73 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record   Google Scholar


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.