UNIVERSITY OF CALGARY PetroVis & FractVis: Interactive Visual Exploration of High-dimensional Oil and Gas Data
Notice bibliographique
Résumé
Many processes within the oil and gas domain deal with ‘big data’–large sets of multidimensional data. Effectively analyzing these data sets is crucial to understanding the structure and the behaviour of oil and gas fields, and to the optimization of hydrocarbons production. However, experts face many challenges while attempting to analyze these data sets due to their high dimensionality, the inherent uncertainty of the data, and the lack of effective visual analytic interactive tools. In this thesis, we attempt to look for new ways to support domain experts in interpreting high dimensional oil and gas data. For the exploration we designed, implemented and evaluated two new interactive visualization tools: FractVis and PetroVis. Our design efforts involved characterization of two oil and gas domain case studies, namely: microseismic monitoring (in the design of FractVis) and petrographic analysis (in the design of PetroVis). For each of the case studies, we outline the necessary tasks, needs, and the challenges faced by the domain experts. By closely collaborating with domain experts we iteratively designed, implemented, and evaluated the two interactive novel visualization systems to simplify the exploration of high dimensional domain data. FractVis is a visualization tool aimed at supporting the visual analysis and exploration of the
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».