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人工智能基礎理論與能源礦業領域的應用 版權信息
- ISBN：9787030766182
- 條形碼：9787030766182 ; 978-7-03-076618-2
- 裝幀：平裝-鎖線膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能基礎理論與能源礦業領域的應用 內容簡介
人工智能已成為新一輪國際競爭的焦點和經濟發展新引擎，各領域紛紛加碼人工智能技術的創新投入以及深化其在各行業的創新應用。目前，人工智能與深部能源開采的融合仍處于初級階段，相關教材鮮有出現。《人工智能基礎理論與能源礦業領域的應用》該書從人工智能基礎理論出發，介紹機器學習算法和相關數學模型，然后再介紹人工智能理論在非常規油氣資源開采及礦產資源開發的應用，涵蓋深部儲層精細刻畫、智能監測、施工優化、安全預警等領域。
人工智能基礎理論與能源礦業領域的應用 目錄
目錄
序
前言
第1章 機器學習基礎 1
1.1 引言 1
1.2 機器學習基本流程 5
1.3 監督學習 13
1.4 無監督學習 68
1.5 半監督學習 86
1.6 模型評估與改進 94
課后習題 104
參考文獻 107
第2章 深度學習基礎 109
2.1 引言 109
2.2 基礎理論 109
2.3 神經網絡數據預處理 114
2.4 網絡結構 121
2.5 訓練參數 123
2.6 其他深度學習方法 128
課后習題 136
參考文獻 136
第3章 機器學習在油氣勘探開發中的應用 138
3.1 引言 138
3.2 勘探地震反演 140
3.3 儲層巖性識別 152
3.4 鉆井鉆速預測 168
3.5 孔隙度、滲透率參數預測 183
3.6 地層力學參數預測 193
3.7 可壓性評價 201
3.8 壓裂設計優化 212
3.9 油井產量預測 220
課后習題 227
參考文獻 228
第4章 機器學習在智能礦山開采中的應用 232
4.1 引言 232
4.2 邊坡穩定性分析 232
4.3 巖爆預測 239
4.4 煤巖破壞狀態預警 245
4.5 礦柱穩定性分析 255
4.6 礦產資源評價 263
課后習題 273
參考文獻 274
第5章 機器學習在新領域的應用 276
5.1 引言 276
5.2 碳捕集與封存 277
5.3 斷層活化與誘發地震 292
課后習題 307
參考文獻 307
序
前言
第1章 機器學習基礎 1
1.1 引言 1
1.2 機器學習基本流程 5
1.3 監督學習 13
1.4 無監督學習 68
1.5 半監督學習 86
1.6 模型評估與改進 94
課后習題 104
參考文獻 107
第2章 深度學習基礎 109
2.1 引言 109
2.2 基礎理論 109
2.3 神經網絡數據預處理 114
2.4 網絡結構 121
2.5 訓練參數 123
2.6 其他深度學習方法 128
課后習題 136
參考文獻 136
第3章 機器學習在油氣勘探開發中的應用 138
3.1 引言 138
3.2 勘探地震反演 140
3.3 儲層巖性識別 152
3.4 鉆井鉆速預測 168
3.5 孔隙度、滲透率參數預測 183
3.6 地層力學參數預測 193
3.7 可壓性評價 201
3.8 壓裂設計優化 212
3.9 油井產量預測 220
課后習題 227
參考文獻 228
第4章 機器學習在智能礦山開采中的應用 232
4.1 引言 232
4.2 邊坡穩定性分析 232
4.3 巖爆預測 239
4.4 煤巖破壞狀態預警 245
4.5 礦柱穩定性分析 255
4.6 礦產資源評價 263
課后習題 273
參考文獻 274
第5章 機器學習在新領域的應用 276
5.1 引言 276
5.2 碳捕集與封存 277
5.3 斷層活化與誘發地震 292
課后習題 307
參考文獻 307
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