Data Mining and Knowledge Discovery for Geoscientists

 
 
Elsevier (Verlag)
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 9. Oktober 2013
  • |
  • 376 Seiten
 
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978-0-12-410475-4 (ISBN)
 

Currently there are major challenges in data mining applications in the geosciences. This is due primarily to the fact that there is a wealth of available mining data amid an absence of the knowledge and expertise necessary to analyze and accurately interpret the same data. Most geoscientists have no practical knowledge or experience using data mining techniques. For the few that do, they typically lack expertise in using data mining software and in selecting the most appropriate algorithms for a given application. This leads to a paradoxical scenario of 'rich data but poor knowledge'.

The true solution is to apply data mining techniques in geosciences databases and to modify these techniques for practical applications. Authored by a global thought leader in data mining, Data Mining and Knowledge Discovery for Geoscientists addresses these challenges by summarizing the latest developments in geosciences data mining and arming scientists with the ability to apply key concepts to effectively analyze and interpret vast amounts of critical information.


  • Focuses on 22 of data mining's most practical algorithms and popular application samples
  • Features 36 case studies and end-of-chapter exercises unique to the geosciences to underscore key data mining applications
  • Presents a practical and integrated system of data mining and knowledge discovery for geoscientists
  • Rigorous yet broadly accessible to geoscientists, engineers, researchers and programmers in data mining
  • Introduces widely used algorithms, their basic principles and conditions of applications, diverse case studies, and suggests algorithms that may be suitable for specific applications
  • Englisch
  • Saint Louis
  • |
  • USA
Elsevier Science
  • 6,56 MB
978-0-12-410475-4 (9780124104754)
0124104754 (0124104754)
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  • Front Cover
  • Data Mining and Knowledge Discovery for Geoscientists
  • Copyright
  • Contents
  • Preface
  • Chapter 1 - Introduction
  • 1.1 INTRODUCTION TO DATA MINING
  • 1.2 DATA SYSTEMS USABLE BY DATA MINING
  • 1.3 COMMONLY USED REGRESSION AND CLASSIFICATION ALGORITHMS
  • 1.4 DATA MINING SYSTEM
  • EXERCISES
  • References
  • Chapter 2 - Probability and Statistics
  • 2.1 PROBABILITY
  • 2.2 STATISTICS
  • EXERCISES
  • References
  • Chapter 3 - Artificial Neural Networks
  • 3.1 METHODOLOGY
  • 3.2 CASE STUDY 1: INTEGRATED EVALUATION OF OIL AND GAS-TRAP QUALITY
  • 3.3 CASE STUDY 2: FRACTURES PREDICTION USING CONVENTIONAL WELL-LOGGING DATA
  • EXERCISES
  • References
  • Chapter 4 - Support Vector Machines
  • 4.1 METHODOLOGY
  • 4.2 CASE STUDY 1: GAS LAYER CLASSIFICATION BASED ON POROSITY, PERMEABILITY, AND GAS SATURATION
  • 4.3 CASE STUDY 2: OIL LAYER CLASSIFICATION BASED ON WELL-LOGGING INTERPRETATION
  • 4.4 DIMENSION-REDUCTION PROCEDURE USING MACHINE LEARNING
  • EXERCISES
  • References
  • Chapter 5 - Decision Trees
  • 5.1 METHODOLOGY
  • 5.2 CASE STUDY 1: TOP COAL CAVING CLASSIFICATION (TWENTY-NINE LEARNING SAMPLES)
  • 5.3 CASE STUDY 2: TOP COAL CAVING CLASSIFICATION (TWENTY-SIX LEARNING SAMPLES AND THREE PREDICTION SAMPLES)
  • EXERCISES
  • References
  • Chapter 6 - Bayesian Classification
  • 6.1 METHODOLOGY
  • 6.2 CASE STUDY 1: RESERVOIR CLASSIFICATION IN THE FUXIN UPLIFT
  • 6.3 CASE STUDY 2: RESERVOIR CLASSIFICATION IN THE BAIBAO OILFIELD
  • 6.4 CASE STUDY 3: OIL LAYER CLASSIFICATION BASED ON WELL-LOGGING INTERPRETATION
  • 6.5 CASE STUDY 4: INTEGRATED EVALUATION OF OIL AND GAS TRAP QUALITY
  • 6.6 CASE STUDY 5: COAL-GAS-OUTBURST CLASSIFICATION
  • 6.7 CASE STUDY 6: TOP COAL CAVING CLASSIFICATION (TWENTY-SIX LEARNING SAMPLES AND THREE PREDICTION SAMPLES)
  • EXERCISES
  • References
  • Chapter 7 - Cluster Analysis
  • 7.1 METHODOLOGY
  • 7.2 CASE STUDY 1: INTEGRATED EVALUATION OF OIL AND GAS TRAP QUALITY
  • 7.3 CASE STUDY 2: OIL LAYER CLASSIFICATION BASED ON WELL-LOGGING INTERPRETATION
  • 7.4 CASE STUDY 3: COAL-GAS-OUTBURST CLASSIFICATION
  • 7.5 CASE STUDY 4: RESERVOIR CLASSIFICATION IN THE BAIBAO OILFIELD
  • EXERCISES
  • References
  • Chapter 8 - Kriging
  • 8.1 PREPROCESSING
  • 8.2 EXPERIMENTAL VARIOGRAM
  • 8.3 OPTIMAL FITTING OF EXPERIMENTAL VARIOGRAM
  • 8.4 CROSS-VALIDATION OF KRIGING
  • 8.5 APPLICATIONS OF KRIGING
  • 8.6 SUMMARY AND CONCLUSIONS
  • EXERCISES
  • References
  • Chapter 9 - Other Soft Computing Algorithms for Geosciences
  • 9.1 FUZZY MATHEMATICS
  • 9.2 GRAY SYSTEMS
  • 9.3 FRACTAL GEOMETRY
  • 9.4 LINEAR PROGRAMMING
  • EXERCISES
  • References
  • Chapter 10 - A Practical Software System of Data Mining and Knowledge Discovery for Geosciences
  • 10.1 TYPICAL CASE STUDY 1: OIL LAYER CLASSIFICATION IN THE KESHANG FORMATION
  • 10.2 TYPICAL CASE STUDY 2: OIL LAYER CLASSIFICATION IN THE LOWER H3 FORMATION
  • 10.3 TYPICAL CASE STUDY 3: OIL LAYER CLASSIFICATION IN THE XIEFENGQIAO ANTICLINE
  • 10.4 A PRACTICAL SYSTEM OF DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY FOR GEOSCIENCES
  • EXERCISES
  • References
  • Appendix 1 - Table of Unit Conversion*
  • Appendix 2 - Answers to Exercises
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 1 EXERCISES
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 2 EXERCISES
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 3 EXERCISES
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 4 EXERCISES
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 5 EXERCISES
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 6 EXERCISES
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 7 EXERCISES
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 8 EXERCISES
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 9 EXERCISES
  • Appendix 2 ANSWERS TO CHAPTER 10 EXERCISES
  • Index

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