Yineleme haritaları yöntemi kullanılarak kuyu logu verilerinden jeolojik sınırların tespiti
Determination of geological boundaries from well log data using the recurrence plots method
- Tez No: 823553
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHTAP MÜCALLA CANBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Jeofizik araştırmaları, Kuyu logları, Mekansal analiz, Tekrarlama yöntemi, Zaman analizi, Geophysic researches, Well logging, Spatial analysis, Recurrence method, Time analysis
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında kuyu logu verilerinden litolojik sınırların belirlenmesi amacıyla zaman serilerinde görülen ani değişimlerin tespiti için geliştirilen kadran tarama metodu kullanılmıştır. Oldukça yeni bir yöntem olan kadran tarama metodu zaman serisi verilerini analiz etmek için geliştirilmiş olmasına rağmen mekansal veriler için de kullanılabilmektedir. Bir mekansal veri niteliğinde olan kuyu logu verileri için kadran tarama metodu kuyu logu verilerinde görülen ani değişimleri saptayabilmektedir. Bu tez kapsamında öncelikle kuyu logu verilerine kadran tarama metodu uygulanmış ve litolojik birimlerindeki ani değişimler tespit edilmeye çalışılmıştır. Kadran tarama metodu ile litolojik birimler tespit edilmesine rağmen yöntem bazı birimleri ayırt edememiştir. Bu durumda kadran tarama yönteminin daha verimli sonuç elde edebilmesi amacıyla yöntemde kullanılan parametrelere ek olarak ağırlık fonksiyonu eklenerek yöntemin daha verimli çalışması sağlanmıştır. Ağırlıklandırılmış Kadran Tarama olarak verilen bu yöntem ile kuyu logu verilerinden jeolojik sınırlar, kadran tarama yöntemine göre daha tutarlı bir şekilde tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, quadrant scanning method, which was developed to detect sudden changes in time series, was used to determine lithological boundaries from well log data. Although the quadrant scanning method, which is a fairly new method, was developed to analyze time series data, it can also be used for spatial data. For well log data, which is a spatial data, quadrant scanning method can detect sudden changes in well log data. Within the scope of this thesis, firstly, quadrant scanning method was applied to well log data and sudden changes in lithological units were tried to be determined. Although lithological units were detected by the dial scanning method, the method could not distinguish some units. In this case, in order for the quadrant scanning method to obtain more efficient results, the weight function has been added in addition to the parameters used in the method, allowing the method to work more efficiently. With this method, which is given as Weighted Quadrant Scan, the geological boundaries from the well log data are determined more consistently than the quadrant scanning method.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Yüksek çözünürlüklü erime eğrilerinin sınıflandırılması için derin öğrenme tabanlı yöntemlerin geliştirilmesi
Developing deep learning methods to classify high resolution melting curves
FATMA ÖZGE ÖZKÖK
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METE ÇELİK
- Continual learning with sparse progressive neural networks
Seyrek ilerlemeli sinir ağları ile sürekli öğrenme
ESRA ERGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Unveiling the performance of pre-processing approaches in machine learning based flood susceptibility mapping
Makine öğrenmesi tabanlı sel duyarlılık haritalamasında ön işleme yöntemlerinin performansının açıklanması
NİHAL GÜLCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER EKMEKCİOĞLU
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA