نوقشت رسالة الماجستير الموسومة:
” تعليم وأمتثالية البيانات الزلزالية بأستخدام منظومة المناعة الاصطناعية “
التي اعدها السيد سعد زيد سعد ، طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية وبإشراف الاستاذ المساعد الدكتور منى هادي صالح يوم الاربعاء المصادف 24/5/2017.تكونت لجنة المناقشة لهذه الرسالة من الاستاذ المساعد الدكتور ابراهيم قاسم ابراهيم رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتور زينب توفيق باقر والاستاذ المساعد الدكتور اسامة علي عواد الخطيب.
مستخلص رسالة الطالب كما يأتي:
تعتبر البيانات الزلزالية عامل مهم في دراسة القشرة الارضية وطبقات الارض الداخلية. في مجال الاستكشافات النفطية تستخدم سجلات البئر لقرائة نوع ومكان وكمية المادة الموجودة ومن امثلة هذه السجلات هي سجلات النفوذية والمسامية والمقاومة وغيرها من السجلات. دراسة المخزون النفطي او الغازي بالاعتماد فقط على السجلات تعتبر طريقة مكلفة وتستغرق وقت طويل لذلك تستخدم البيانات الزلزالية للتنبؤ بالسجلات عن طريق سجلات مقاسه مسبقا باستخدام نوع خاص من البيانات الزلزالية تسمى السمات الزلزالية.
في هذه الاطروحة طريقة حديثة لتعليم وتحسين السمات الزلزالية لتقليص حجم البيانات والتنبؤ بسجلات المسامية وتسمى الجهاز المناعي الاصطناعي ,هذه الطريقة تستخدم في مختلف التطبيقات مثل تحليل البيانات وتمييز الانماط والامتثالية. في هذا البحث تم تطبيق اثنان من خوارزميات الجهاز المناعي الاصطناعي الاولى تسمى خوارزمية الاختيار النسيلي والثاني تسمى خوارزمية الشبكة المناعية الاصطناعية. لقد تم اقتراح تطويرات وتعديلات لتحسين اداء الخوارزمية الثانية. هذه الخوارزميات قد استخدمت كخوارزميات امتثالية لاختيار افضل نوع من السمات الزلزالية ,التي تعطي افضل تنبوء لسجلات المسامية حيث يتم اختيار افضل مجموعة من السمات التي تحقق اقل ارتباط فيما بينها واعلى ارتباط مع النفوذية وبعد ذلك يتم ادخال السمات المختارة الى الشبكة العصبية الاصطناعية ويتم تحديد اوزان وانحيازات الشبكة لتعطي افضل نسبة خطأ في التنبوء بالمسامية بأستخدام خوارزميات الجهاز المناعي الاصطناعي. علماً بأنه السمات الزلزالية هي بيانات حقيقية مأخوذة من وزارة النفط العراقية.
” تعليم وأمتثالية البيانات الزلزالية بأستخدام منظومة المناعة الاصطناعية “
التي اعدها السيد سعد زيد سعد ، طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في علوم الهندسة الكهربائية وبإشراف الاستاذ المساعد الدكتور منى هادي صالح يوم الاربعاء المصادف 24/5/2017.تكونت لجنة المناقشة لهذه الرسالة من الاستاذ المساعد الدكتور ابراهيم قاسم ابراهيم رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتور زينب توفيق باقر والاستاذ المساعد الدكتور اسامة علي عواد الخطيب.
مستخلص رسالة الطالب كما يأتي:
تعتبر البيانات الزلزالية عامل مهم في دراسة القشرة الارضية وطبقات الارض الداخلية. في مجال الاستكشافات النفطية تستخدم سجلات البئر لقرائة نوع ومكان وكمية المادة الموجودة ومن امثلة هذه السجلات هي سجلات النفوذية والمسامية والمقاومة وغيرها من السجلات. دراسة المخزون النفطي او الغازي بالاعتماد فقط على السجلات تعتبر طريقة مكلفة وتستغرق وقت طويل لذلك تستخدم البيانات الزلزالية للتنبؤ بالسجلات عن طريق سجلات مقاسه مسبقا باستخدام نوع خاص من البيانات الزلزالية تسمى السمات الزلزالية.
في هذه الاطروحة طريقة حديثة لتعليم وتحسين السمات الزلزالية لتقليص حجم البيانات والتنبؤ بسجلات المسامية وتسمى الجهاز المناعي الاصطناعي ,هذه الطريقة تستخدم في مختلف التطبيقات مثل تحليل البيانات وتمييز الانماط والامتثالية. في هذا البحث تم تطبيق اثنان من خوارزميات الجهاز المناعي الاصطناعي الاولى تسمى خوارزمية الاختيار النسيلي والثاني تسمى خوارزمية الشبكة المناعية الاصطناعية. لقد تم اقتراح تطويرات وتعديلات لتحسين اداء الخوارزمية الثانية. هذه الخوارزميات قد استخدمت كخوارزميات امتثالية لاختيار افضل نوع من السمات الزلزالية ,التي تعطي افضل تنبوء لسجلات المسامية حيث يتم اختيار افضل مجموعة من السمات التي تحقق اقل ارتباط فيما بينها واعلى ارتباط مع النفوذية وبعد ذلك يتم ادخال السمات المختارة الى الشبكة العصبية الاصطناعية ويتم تحديد اوزان وانحيازات الشبكة لتعطي افضل نسبة خطأ في التنبوء بالمسامية بأستخدام خوارزميات الجهاز المناعي الاصطناعي. علماً بأنه السمات الزلزالية هي بيانات حقيقية مأخوذة من وزارة النفط العراقية.
