| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Datizraces piemērotības noteikšana ātrai ģeofizikālo datu apkopojumu rezultātu kvalitātes novērtēšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
The determination of data mining suitability for the rapid quality assessment of the geophysical surveys results |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Jānis Grundspeņķis |
| Recenzents |
Ilze Birzniece |
| Anotācija |
Labi mežizstrāde, kas pazīstams arī kā ģeofizikas apsekojumi, ir viena no kodoldegvielas cikla galvenajām sastāvdaļām. Šie apsekojumi notiek tieši aiz urbšanas procesa, un tā rezultātu ātra kvalitatīva novērtēšana ir ļoti nopietna problēma, kas var novest pie kopējās urbuma izciršanas. Šajā maģistra darbā tiek apskatīta datu ieguves metožu izmantošanas iespēja, lai ātri novērtētu labas mežizstrādes rezultātu kvalitāti. Šajā pētījumā pētījumi tika veikti, izmantojot salīdzināmās urbumu modelēšanu Kazahstānas Republikas atlasītajam urāna nogulšnim un vēlāk to salīdzinot ar agrāk reģistrēto ģeofizisko apsekojumu rezultātiem. Atsauces iedobes modelis tika modelēts ar tradicionālo un slīdošo vidējo rādītāju palīdzību. Ģeofizisko metožu parametri un to salīdzināšanas noteikumi tika formulēti pēc standarta paraugu modelēšanas procesa. Pētījuma procesā tika izmantoti lēmumu koki un mākslīgo neironu tīklu metodes, un abās metodēs iegūtie rezultāti tika salīdzināti šajā maģistra darbā. Arī atlasītā depozīta izmantošanas laikā iegūtie mežistrādes dati tika izmantoti, lai pārbaudītu ātras kvalitātes novērtēšanas iespējas. Maģistra darba rezultātus var interesēt uzņēmumi, kas iesaistīti ģeofizisko urbumu apsekojumos un datu apstrādē, kas iegūti mežizstrādes procesā.
Maģistra darbs ir uzrakstīts uz 111 lapām un satur 63 attēlus, 25 tabulas, 48 avotu literatūras sarakstu un 1 pielikumus |
| Atslēgas vārdi |
DATIZRACE, LĒMUMU KOKI, NEURONU TĪKLI, DATU APSTRĀDE, ĢEOFIZIKAS PĒTĪJUMI |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
DATA MINING, DECISION TREES, NEURON NETWORKS, DATA PROCESSING, GEOPHYSICAL SURWEY |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2018 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
06.06.2018 16:38:43 |
