Отправлено: 11.09.19 10:06. Заголовок: Секция машинной обработки

1) Доклад про нейросетевые методы машинного решения обратных задач
Автор удивил тем, что на первом слайде вместо априорной информации ввел блок ОСОБЕННОСТИ
Кроме того от различал полученнык по модели (без корреляций) результаты и натурные результаты
Во всяком случае тая понял

2) Мой доклад по поводу введения априорной информации для кластерной регрессии
В ответ на вопрос подробно рассказал и про алгоритм

3) Доклад Селезнева про обработку фотографий полноразмерного керна
Фото разбивались на десятки (кажется 180) треков и они обработывались по алгоритмам близким к алгоритмам учета шероховатости через яркость Вводился учет деревянных прокладок (межну монолитом) Анализировалось взаимная раскраска треков для оценки углоав наклона и тп Отдельная тема - учет текстового макроописания (путём его обработки с выделением слов)

3) Доклад Нестеровой про Атлас решений (с учётом разных факторов и БД с соотношениями)

4) Анчугов про попытки построить томографический образ по акустической эмиссии и связанные с этим проблемы

5) Петров и Сухорукова про двумерную обработку разных комплексов каротажа Регулярно всплывала тема необходимости учета дифференцируемости по диэлектрической постоянной для высокочастотных методов

6) Марфин О численном моделировании нестационарной фильтрации (на 12 ядерном процессоре)

7) SMARTCORE - разработка БД и софта на питоне для обработки керна
Некоторая технократическая модель единой мнемонизации и технологии обработки и интерпретации данных керна
В частности и ручные и машинные методы подгонки капиллярных кривых и тп
Примерно те же задачи что в ModERn, но с прокурорской функцией контроля качества решений частных лиц и их тиражируемости) Напомнила технократические идеи Оруэлла
Забавно, что модель Беляков (как было сказано начальник автора) подавалась как особое откровения (не взирая на ограниченную область приминения)

8) Борисов (Сколтех) рассказывал о его работе по замерам проницаемости низкопроницаемых сланцевых коллекторов