Научная деятельность

Статьи (14) Подробнее

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 В сборнике 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	Gadylshin K. , Gondyul E. , Lisitsa V. , Gadylshina K. , Vishnevsky D. Mitigation of numerical dispersion in seismic data in spectral domain with neural networks Soil Dynamics and Earthquake Engineering. 2024. V.187. 109028 :1-15. DOI: 10.1016/j.soildyn.2024.109028 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
3	Гондюл Е.А. , Лисица В.В. , Гадыльшин К.Г. , Вишневский Д.М. Оптимизация тренировочного набора данных для подавляющей численную дисперсию нейронной сети NDM-NET Вычислительные методы и программирование (Numerical methods and programming). 2024. Т.25. №2. С.155-174. DOI: 10.26089/NumMet.v25r213 РИНЦ OpenAlex
4	Гондюл Е.А. , Лисица В.В. , Гадыльшин К.Г. , Вишневский Д.М. Нейросетевой подход к подавлению численной ошибки в данных сейсмического моделирования, обусловленной погрешностью в скоростной модели Геофизика. 2024. №3. С.4-11. DOI: 10.34926/geo.2024.41.65.001 РИНЦ OpenAlex
5	Гадыльшина К.А. , Лисица В.В. , Гадыльшин К.Г. , Вишневский Д.М. , Костин В.И. Адаптивная оптимизация обучающей выборки при нейросетевом подходе к подавлению численной дисперсии в данных сейсмического моделирования Геофизические технологии. 2024. №1. С.6-18. DOI: 10.18303/2619-1563-2024-1-6 РИНЦ OpenAlex
6	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
7	Gondyul E. , Lisitsa V. , Gadylshin K. , Vishnevsky D. Numerical Dispersion Mitigation Neural Network with the Model-Based Training Dataset Optimization В сборнике Computational Science and Its Applications – ICCSA 2023 Workshops Athens, Greece, July 3–6, 2023, Proceedings. – Springer., 2023. – Т.Part III. – C.19-30. – ISBN 9783031371103. DOI: 10.1007/978-3-031-37111-0_2 Scopus OpenAlex
8	Gadylshin K. , Lisitsa V. , Vishnevsky D. , Gadylshina K. Hausdorff-distance-based training dataset construction for numerical dispersion mitigation neural network Computers and Geosciences. 2023. V.180. 105438 :1-9. DOI: 10.1016/j.cageo.2023.105438 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
9	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
10	Bratchikov D. , Gadylshin K. Seismic Monitoring of Hydrocarbon Deposits Using a Viscoelastic Medium Model Based on Deep Learning В сборнике 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
11	Gadylshin K. , Vishnevsky D. , Gadylshina K. , Lisitsa V. Numerical dispersion mitigation neural network for seismic modeling Geophysics. 2022. V.87. N3. P.1-49. DOI: 10.1190/geo2021-0242.1 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
12	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
13	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
14	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

Тезисы докладов (3) Подробнее

1	Братчиков Д.С. , Чеверда В.А. , Гадыльшин К.Г. Аппроксимация Борна и трансферное обучение для data-driven end-to-end подхода сейсмического мониторинга вязкоупругих параметров среды В сборнике Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли : Сборник материалов 5-й научно-практической конференции. – ООО «Геомодель Развитие»., 2024. – C.86-90. – ISBN 978-5-9651-1495-5. РИНЦ
2	Братчиков Д.С. , Гадыльшин К.Г. , Костин В.И. , Решетова Г.В. , Чеверда В.А. Многопараметрические обратные задачи теории распространения волн В сборнике BalticPetroModel-2022. – ООО «ПолиПРЕСС»., 2022. – C.37-41. – ISBN 978-5-6048839-3-8.
3	Братчиков Д.С. , Гадыльшин К.Г. Решение обратной динамической задачи сейсмики на основе глубокого обучения В сборнике BalticPetroModel-2022. – ООО «ПолиПРЕСС»., 2022. – C.9-14. – ISBN 978-5-6048839-3-8.

Доклады на конференциях (9) Подробнее

1	Чеверда В.А. , Решетова Г.В. , Гадыльшин К.Г. , Костин В.И. Многопараметрические обратные задачи распространения сейсмических волн в геологических средах Перспективы математического моделирования физических процессов в многомасштабных геологических средах 04-08 нояб. 2024
2	Bratchikov D. , Cheverda V. , Kirill 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 Международная конференция "Суперкомпьютерные дни в России" 23-24 сент. 2024
3	Братчиков Д.С. , Чеверда В.А. , Гадыльшин К.Г. Аппроксимация Борна и трансферное обучение для data-driven end-to-end подхода сейсмического мониторинга вязкоупругих параметров среды Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли 20-23 авг. 2024
4	Чеверда В.А. , Гадыльшин К.Г. , Решетова Г.В. Multiparameter inverse problems of seismic wave propagation in geological media Евразийская научная конференция “Обратные и некорректные задачи в естествознании и искусственный интеллект” 16-20 Apr 2024
5	Чеверда В.А. , Гадыльшин К.Г. ОБРАЩЕНИЕ ПОЛНЫХ ВОЛНОВЫХ ПОЛЕЙ НЕЛИНЕЙНЫМ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ: SVD-АНАЛИЗ XVII научно-техническая конференция «Цифровые технологии в добыче углеводородов: цифровая независимость» 17-20 окт. 2023
6	Bratchikov D. , Gadylshin K. Seismic Monitoring of Hydrocarbon Deposits Using a Viscoelastic Medium Model Based on Deep Learning The International Conference on Computational Sciences and its Applications 03-06 Jul 2023
7	Братчиков Д.С. , Гадыльшин К.Г. Решение многопараметрической обратной динамической задачи сейсмики для модели вязкоупругой среды на основе методов глубокого обучения XIX Международная научная конференция "Интерэкспо ГЕО-Сибирь" 17-19 мая 2023
8	Братчиков Д.С. , Гадыльшин К.Г. Решение обратной динамической задачи сейсмики на основе глубокого обучения VI Балтийская научно-практическая конференция Петрофизическое моделирование осадочных пород 19-21 сент. 2022
9	Братчиков Д.С. , Гадыльшин К.Г. Решение обратной динамической задачи сейcмики для скалярного волнового уравнения на основе глубокой свёрточной нейронной сети XVIII Международная научная конференция "Интерэкспо ГЕО-Сибирь" 18-20 мая 2022