Szerző dc.contributor.author | Das Tanmoy | |
Szerző dc.contributor.author | Shahfahad S | |
Szerző dc.contributor.author | Naikoo Mohd Waseem | |
Szerző dc.contributor.author | Talukdar Swapan | |
Szerző dc.contributor.author | Parvez Ayesha | |
Szerző dc.contributor.author | Rahman Atiqur | |
Szerző dc.contributor.author | Pal Swades | |
Szerző dc.contributor.author | Asgher Md Sarfaraz | |
Szerző dc.contributor.author | Islam Abu Reza Md. Towfiqul | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-16T11:13:20Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-16T11:13:20Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 2072-4292 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19945 | |
Kivonat dc.description.abstract | "The mud weight window (MW) determination is one of the most important parameters in drilling oil and gas wells, where accurate design can secure the drilled well and deliver a stable borehole. In this paper, novel algorithms based on the most influential set of input features are developed to predict pore pressure, including rate of penetration (ROP), deep resistivity (ILD), density (RHOB), photoelectric index (PEF), corrected gamma ray (CGR), compression-wave velocity (Vp), weight on bit (WOB), shear-wave velocity (Vs) and pore compressibility (Cp). The algorithms used in this study are as follows: 1) machine learning algorithms (ML), these are the K-nearest neighbor (KNN) algorithm, weighted K-Nearest Neighbor (WKKNN), and distance weighted KNN (DWKNN)"," 2) hybrid machine learning algorithms (HML), which include the combination of three ML with particle swarm optimization (PSO) (KNN-PSO, WKNN-PSO and DWKNN-PSO). The 2875-record dataset used in this study was collected from three wells (S1, S2 and S3) in one of the gas reservoirs (Tabnak field) in Iran. After comparing the performance accuracy of all algorithms, DWKNN-PSO has the best performance accuracy compared to other algorithms presented in this paper (for the total dataset of wells S1 and S2: R2=0.9656 and RMSE = 12.6773 psi). Finally, the generalizability of the best predictive algorithm for PP, DWKNN-PSO, is evaluated by testing the proposed algorithm on an unseen dataset from another well (S3) in the field under study, where the DWKNN-PSO algorithm provides PP predictions in well S3 with high accuracy, R2 = 0.9765 and RMSE = 9.7545 psi, confirming its ability to be used in PP prediction in the studied field." | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | land-use and land-cover | |
Kulcsszó dc.subject | built-up expansion | |
Kulcsszó dc.subject | probability modelling | |
Kulcsszó dc.subject | landscape fragmentation | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | support vector machine | |
Kulcsszó dc.subject | frequency ratio | |
Kulcsszó dc.subject | fuzzy logic | |
Kulcsszó dc.subject | artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | remote sensing | |
Cím dc.title | Analysing process and probability of built-up expansion using machine learning and fuzzy logic in English Bazar, West Bengal | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T13:27:25Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.3390/rs14102349 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Természettudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Környezettudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32826157 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Remote Sensing | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 14 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 10 | |
Terjedelem dc.format.page | 24.jan | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000803287500001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85130310447 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | REMOTE SENS-BASEL | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |