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D�tails bibliographiques

Titre: Machine Learning for Subsurface Characterization
�diteur: Gulf Professional Publishing
Date de parution: 2019
Langue: anglais
ISBN � 10 chiffres: 0128177365
ISBN � 13 chiffres: 9780128177365
Reliure: Paperback
�tat de l'article: Acceptable

A propos de ce titre

Synopsis

Machine Learning for Subsurface Characterization develops and applies neural networks, random forests, deep learning, unsupervised learning, Bayesian frameworks, and clustering methods for subsurface characterization. Machine learning (ML) focusses on developing computational methods/algorithms that learn to recognize patterns and quantify functional relationships by processing large data sets, also referred to as the "big data." Deep learning (DL) is a subset of machine learning that processes "big data" to construct numerous layers of abstraction to accomplish the learning task. DL methods do not require the manual step of extracting/engineering features; however, it requires us to provide large amounts of data along with high-performance computing to obtain reliable results in a timely manner. This reference helps the engineers, geophysicists, and geoscientists get familiar with data science and analytics terminology relevant to subsurface characterization and demonstrates the use of data-driven methods for outlier detection, geomechanical/electromagnetic characterization, image analysis, fluid saturation estimation, and pore-scale characterization in the subsurface.

� propos des auteurs

Siddharth Misra is currently associate professor at the Harold Vance Department of Petroleum Engineering, Texas A&M University, College Station, Texas. His research work is in the area of data-driven predictive models, machine learning, geosensors, and subsurface characterization. He earned a PhD in petroleum engineering from the University of Texas and a bachelor of technology in electrical engineering from the Indian Institute of Technology in Bombay. He received the Department of Energy Early Career Award in 2018 to promote geoscience research.

Hao Li is a PhD-degree candidate in the Mewbourne College of Earth and Energy (MCEE) at the University of Oklahoma in Norman. He interned with Facebook on improving ranking models using machine learning. His research interests include machine learning, petrophysics, and data analytics. He holds an MS degree in petroleum engineering from China University of Petroleum in Beijing.

Jiabo He is currently a doctoral candidate in computer science at the University of Melbourne, Australia. Jiabo's research area includes deep learning, reinforcement learning, and imitation learning. He earned an MS in petroleum engineering from the University of Oklahoma and a BS in petroleum engineering from the China University of Petroleum in Beijing.

Les informations fournies dans la section � A propos du livre � peuvent faire r�f�rence � une autre �dition de ce titre.

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Nous pouvons diff�rer le remboursement jusqu'� ce que nous ayons re�u le bien ou jusqu'� ce que vous ayez fourni une preuve d'exp�dition du bien, la date retenue �tant celle du premier de ces faits.

Vous devrez renvoyer ou rendre le bien, � Gardner's Used Books, Inc., Tulsa, Oklahoma, U.S.A., sans retard excessif et, en tout �tat de cause, au plus tard quatorze jours apr�s que vous nous aurez communiqu� votre d�cision de r�tractation du pr�sent contrat. Ce d�lai est r�put� respect� si vous renvoyez le bien avant l'expiration du d�lai de quatorze jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs de renvoi du bien. Votre responsabilit� n'est engag�e qu'� l'�gard de la d�pr�ciation du bien r�sultant de manipulations autres que celles n�cessaires pour �tablir la nature, les caract�ristiques et le bon fonctionnement de ce bien.

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