|
1
|
Bratchikov D.
, Cheverda V.
, Gadylshin K.
Born approximation and transfer learning to accelerate the training stage in data-driven end-to-end approach for seismic monitoring in viscoelastic media
In compilation
Cуперкомпьютерные дни в России: труды международной конференции, 23–24 сентября 2024 г., Москва.
– Москва.,
2025.
– C.3-17. – ISBN 978-5-317-07287-2. DOI: 10.1007/978-3-031-78459-0_1
Scopus
OpenAlex
|
|
2
|
Прохоров Д.И.
, Решетова Г.В.
, Братчиков Д.С.
Восстановление модели четырехслойной среды с эллиптическим включением алгоритмом имитации отжига
Интерэкспо ГЕО-Сибирь. 2024.
Т.2. №2. С.72-79. DOI: 10.33764/2618-981X-2024-2-4-72-79
РИНЦ
OpenAlex
|
|
3
|
Prokhorov D.
, Reshetova G.
, Bratchikov D.
Simulated Annealing Algorithm for Model Reconstruction of the Four-Layer Medium with Elliptical Inclusion in the Third Layer
In compilation
Computational Science and Its Applications – ICCSA 2024 Workshops
Hanoi, Vietnam, July 1–4, 2024, Proceedings.
– Springer Nature.,
2024.
– Т.Part III. – C.334-351. – ISBN 978-3-031-65238-7. DOI: 10.1007/978-3-031-65238-7_23
WOS
Scopus
OpenAlex
|
|
4
|
Чеверда В.А.
, Братчиков Д.С.
, Гадыльшин К.Г.
, Голубева Е.Н.
, Малахова В.В.
, Решетова Г.В.
Разработка методики мониторинга состояния газогидратных залежей восточно-сибирского шельфа
Доклады Российской Академии наук. Науки о земле. 2023.
Т.508. №2. С.245-252. DOI: 10.31857/S2686739722601995
РИНЦ
OpenAlex
|
|
5
|
Братчиков Д.С.
, Чеверда В.А.
Сейсмический мониторинг залежей газогидратов арктического шельфа путем решения многопараметрической обратной задачи сейсмики
In compilation
Санкт-Петербург 2023.Геонауки: время перемен, время перспектив.
– ООО "ЕАГЕ Геомодель".,
2023.
– C.193-196. – ISBN 9785965114702.
РИНЦ
|
|
6
|
Братчиков Д.С.
, Гадыльшин К.Г.
Решение многопараметрической обратной динамической задачи сейсмики для модели вязкоупругой среды на основе методов глубокого обучения
Интерэкспо ГЕО-Сибирь. 2023.
Т.2. №3. С.54-61. DOI: 10.33764/2618-981X-2023-2-3-54-61
РИНЦ
OpenAlex
|
|
7
|
Bratchikov D.
, Gadylshin K.
Seismic Monitoring of Hydrocarbon Deposits Using a Viscoelastic Medium Model Based on Deep Learning
In compilation
Computational Science and Its Applications – ICCSA 2023 Workshops
Athens, Greece, July 3–6, 2023, Proceedings.
– Springer.,
2023.
– Т.Part III. – C.59-75. – ISBN 9783031371103. DOI: 10.1007/978-3-031-37111-0_5
Scopus
OpenAlex
|
|
8
|
Cheverda V.
, Bratchikov D.
, Gadylshin K.
, Golubeva E.
, Malakhova V.
, Reshetova G.
Subsea Methane Hydrates: Origin and Monitoring the Impacts of Global Warming
Applied Sciences. 2022.
V.23. N12. 11929
:1-17. DOI: 10.3390/app122311929
WOS
Scopus
РИНЦ
OpenAlex
|
|
9
|
Cheverda V.A.
, Bratchikov D.S.
, Gadylshin K.G.
, Golubeva E.N.
, Malakhova V.V.
, Reshetova G.V.
Development of a Methodology for Monitoring the State of Methane Hydrate Deposits of the East-Siberian Shelf
Geophysics. 2022.
V.507. NSUPPL 3. P.S424-S430. DOI: 10.1134/S1028334X22601419
WOS
Scopus
РИНЦ
OpenAlex
|
|
10
|
Братчиков Д.С.
, Гадыльшин К.Г.
Решение обратной динамической задачи сейcмики для скалярного волнового уравнения на основе глубокой свёрточной нейронной сети
Интерэкспо ГЕО-Сибирь. 2022.
Т."Недропользование". №2. С.292-304. DOI: 10.33764/2618-981X-2022-2-2-292-304
РИНЦ
OpenAlex
|