Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77242| Title: | Гибридная интеллектуальная система для оперативного определения свойств бурового раствора на основе машинного обучения : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук : спец. 2.3.1 |
| Authors: | Давуди, Шадфар |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Рукавишников, Валерий Сергеевич |
| Keywords: | Промывочные растворы, буровые — Приготовление — Механизация; Машинное обучение; электронный ресурс; авторефераты диссертаций; труды учёных ТПУ; буровые растворы; промывка скважины; компонентный состав раствора; технологические свойства раствора; контроль процессов бурения; фильтрационные свойства растворов; реологические свойства растворов; методы машинного обучения; водоотдача; пластическая вязкость; динамическое напряжение сдвига; метод наименьших квадратов опорных векторов (LS-SVM); метод многослойного экстремального машинного обучения (MELM); методы глобальной оптимизации; математический анализ; статистический анализ |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | Давуди, Ш. Гибридная интеллектуальная система для оперативного определения свойств бурового раствора на основе машинного обучения : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук : спец. 2.3.1 / Ш. Давуди ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; науч. рук. В. С. Рукавишников. — Томск, 2023. |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77242 |
| Appears in Collections: | Авторефераты и диссертации |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| thesis_tpu-2024-02.pdf | 1 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.