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Distributed Markov Chain Monte Carlo Method on Big-Data Platform for Large-Scale Geosteering Inversion Using Directional Electromagnetic Well Logging Measurements

机译：基于定向电磁测井的大数据平台反演大数据平台上的分布式马尔可夫链蒙特卡罗方法

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Inversion problems arises in many fields of science focusing on the process that explores the causal factors from which a set of measurements are observed. Statistical inversion is an alternative approach compared to deterministic methods with better capability to find optimal inverse values. Due to the increasing volume of data collections in the oil and gas industry, statistical approaches show its advantage on the implementation of large-scale inverse problems. In this paper, we address on the solution of big-data-scale inverse problems. After examining both conventional deterministic and statistical methods, we propose a statistical approach based on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method and its implementation with the scalable dataset on the big data platform. The feasibility and methods to apply statistical inversion on the big data platform is evaluated by examining the use of parallelization and MapReduce technique. Numerical evidence from the simulation on our synthetic dataset suggests a significant improvement on the performance of inversion work.
机译：在许多科学领域中都出现了反演问题，其重点在于探索因果关系的过程，从中可以观察到一系列测量结果。与确定性方法相比，统计求反是一种替代方法，具有更好的能力来找到最佳反向值。由于石油和天然气行业中数据收集量的增加，统计方法显示出在实施大规模逆问题上的优势。在本文中，我们致力于解决大数据规模逆问题。在研究了传统的确定性和统计方法之后，我们提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的统计方法及其在大数据平台上可扩展数据集的实现。通过检查并行化和MapReduce技术的使用，评估了在大数据平台上应用统计反演的可行性和方法。来自我们综合数据集的模拟的数字证据表明，反演工作的性能有了显着改善。

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