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Dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering for total organic carbon content prediction from wireline logs / Yang Bai in Computers & geosciences, vol 146 (January 2021)
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[article]
Titre : Dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering for total organic carbon content prediction from wireline logs Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Bai, Auteur ; Maojin Tan, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 104626 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
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[Termes descripteurs IGN] schisteRésumé : (auteur) The total organic carbon (TOC) content is of great significance to reflect the hydrocarbon-generation potential in shale reservoirs. The well logs were always used to predict the TOC content, but some linear regression methods do not match well with complex data. The neural network method can improve prediction accuracy, but it always generates unstable prediction models. A static committee machine can reduce errors and uncertainties by combining multiple learners, but the weight of integrating learners is difficult to determine. Therefore, a dynamic committee machine with fuzzy-c-means clustering (DCMF) was proposed to predict the TOC content. Experts in the DCMF include Elman neural network, extreme learning machine, and generalized regression neural network. The fuzzy-c-means clustering algorithm was used as the gate network to perform subtasks decomposition and weights calculation based on input data. The subtasks were used to train more adaptive TOC content prediction models, and the weights were transferred to the combiner to integrate all experts’ outputs into final results. The DCMF was applied in two wells located in the Jiumenchong formation in the Qiannan depression, China. The TOC prediction results using the DCMF method are more accurate than the linear regression method, three individual intelligent algorithms, and the static committee machine. The DCMF also provides a new method for weight calculation by mining potential information of input data. Numéro de notice : A2021-019 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.cageo.2020.104626 date de publication en ligne : 17/10/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.cageo.2020.104626 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96512
in Computers & geosciences > vol 146 (January 2021) . - n° 104626[article]
Titre : Géologie Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Edouard Roch, Auteur Editeur : Paris : Institut Géographique National - IGN Année de publication : 1964 Importance : 116 p. Format : 21 x 27 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géologie
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 39563-01 47.70 Livre Centre de documentation Géographie - Géosciences Disponible 39563-02 47.70 Livre Centre de documentation Géographie - Géosciences Disponible 39563-03 K321 Livre MATIS K321 Exclu du prêt
Titre : Contribution à la géologie des Vosges hercyniennes d'Alsace Type de document : Monographie Auteurs : J. Jung, Auteur Editeur : Service de la carte géologique d'Alsace et de Lorraine Année de publication : 1928 Collection : Mémoires num. 2 Importance : 481 p. Format : 19 x 28 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géographie régionale France
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 17179-01 163.42 Livre Centre de documentation En réserve 6S (L-101) Fonds ancien - consultable sur RdV
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