Статьи

Статья посвящена анализу различных алгоритмов машинного обучения, как инструментов, использующихся для решения задач повышения глубинности данных сейсморазведки и прогнозирования акустических свойств среды на основе данных электротомографии. В статье освещен порядок действий от сбора данных до тестирования алгоритмов. Большое внимание уделено вопросам повышению качества прогнозирования. Статья включает в себя как теоретические аспекты, так и практические примеры применения методов машинного обучения в сейсморазведке.