publication foto Журнал «Наука и образование сегодня» выходит раз в два месяца, 19 числа (ежемесячно уточняется). Следующий номер журнала № 4(81) 2024 г. Выйдет - 19.11.2024 г. Статьи принимаются 18.11.2024 г.

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки.

Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию.




Информация о материале
Просмотров: 1013

Умедов Ш.Х., Акрамов Б.Ш., Нуритдинов Ж.Ф., Комилов Т.О.

Умедов Шерали Халлокович - доктор технических наук, заведующий,

кафедра горной электромеханики,

Ташкентский государственный технический университет;

Акрамов Бахшилло Шафиевич - кандидат технических наук, профессор,

кафедра разработки нефтяных, газовых и газоконденсатных месторождений,

факультет нефти и газа,

филиал

Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина;

Нуритдинов Жалолиддин Фазлиддин угли – магистрант,

кафедра геологии нефти и газа;

Комилов Толиб Олимович – докторант,

 кафедра горной электромеханики,

Ташкентский государственный технический университет,

г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: данная статья посвящена анализу технологических операций и обеспечению качественного крепления эксплуатационной колонны, а также разработке рецептуры нового состава полимерно-тампонажной смеси на основе местного сырья.

Ключевые слова: технологические операции, колонна, тампонажная смесь, вязкость, раствор.

Список литературы

  • Умедов Ш.Х. Совершенствование промывочных жидкостей для вскрытия продуктивних пластов. Ташкент.:«Fan va texnologiya», 2015. 120 стр.
  • Акрамов Б.Ш., Хаитов О.Г., Жарыкбаев К.Н. Экспериментальное исследование химического выщелачивания нефти при нефтеносных пластов. Журнал «Горный журнал». № 4, 2010. Екатеринбург.
  • Акрамов Б.Ш., Хаитов О.Г., Табылганов М.А. Методы уточнения начальных и остаточных запасов нефти по данным разработки на поздней стадии. Журнал «Горный журнал». № 2, 2010. Екатеринбург.
  • Akramov B.Sh., Khaitov O.G.,Nuriddinov J.F. Oil displacement by water in an electric field. Europaische Fachhochschule. № 11, 2
  • Qodirov X.E., Akramov B,Sh., Abdisatdarov A.A., Umedov Sh. Kh., Nuritdinov J.F. Development inhibitor for salty acid processing the bore holes // International Scientific and Practical Conference “WORLD Science” Multidisciplinary Scientific Edition. U.A.E., 2016. March. № 3 (7). P. 43-44.
  • Умедов Ш.Х., Мирсаатова Ш.Х., Нуритдинов Ж.Ф., Комилов Т.О. Вскрытие продуктивного пласта с применением пен. Журнал “Технологии нефти и газа”. № 4, 2017. Москва.
  • Акрамов Б.Ш., Умедов Ш.Х., Хаитов О.Г., Нуриддинов Ж.Ф., Хамроев У., Зияева Н. Инновационная технология разработки нефте газовых залежей. Журнал «Наука техника и образование». № 1, 2019.
  • Умедов Ш.Х., Хайитов О.Г., Нуритдинов Ж.Ф., Мирзакулова М.Н. Использование промысловых данных для определения запасов нефти залежей, разрабатываемых при водонапорном режиме. Журнал «Проблемы современной науки и образования». Москва. № 10 (143).

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright     Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Умедов Ш.Х., Акрамов Б.Ш., Нуритдинов Ж.Ф., Комилов Т.О. НОВАЯ ТАМПОНАЖНО-ПОЛИМЕРНАЯ СМЕСЬ НА ОСНОВЕ МЕСТНОГО СЫРЬЯ // Наука и образование сегодня № 10(57), 2020 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija

Информация о материале
Просмотров: 860

Акрамов Б.Ш., Умедов Ш.Х.

Акрамов Бахшилло Шафиевич - кандидат технических наук, профессор,

кафедра разработки нефтяных, газовых и газоконденсатных месторождений,

факультет нефти и газа,

филиал

Российский государственный университета нефти и газа им. И.М. Губкина;

Умедов Шерали Халлокович - доктор технических наук, заведующий кафедрой,

кафедра горной электромеханики,

Ташкентский государственный технический университет,

г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье приведены результаты исследований по электрофизическому воздействию на пласт. Предложены рекомендации по совершенствованию данного метода закачкой растворов многовалентных солей в пласт через нагнетательные скважины .

Ключевые слова: интенсификация, пласт, процессы, интенсивность, воздействие, обработка.

Список литературы

  • Ростовский Н.С., Селяков В.И. Изменение дебита скважины при пропускании через нее электрического тока. М.: ФТПРПИ, 1989. С. 37-43.
  • Акрамов Б.Ш., Хаитов О.Г., Жарыкбаев К.Н. Экспериментальное исследование химического выщелачивания нефти при нефтеносных пластов. Журнал «Горный журнал». № 4, 2010. Екатеринбург.
  • Акрамов Б.Ш., Хаитов О.Ғ., Табылганов М.А. Методы уточнения начальных и остаточных запасов нефти по данным разработки на поздней стадии. Журнал «Горный журнал». № 2, 2010. Екатеринбург.
  • Akramov B.Sh., Khaitov O.G., Nuriddinov J.F. Oil displacement by water in an electric field. Europaische Fachhochschule. № 11, 2015.
  • Сургучев М.Л., Желтов Ю.В., Симкин Э.М. Физико-химические микропроцессы в нефтегазоносных пластах. М. Недра, 1984. 215 с.
  • Палий А.О. Современные тенденции в применении методов повышения нефтеотдачи // Нефтепромысловое дело, 2001. № 5. С. 17-20.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright     Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Акрамов Б.Ш., Умедов Ш.Х. МЕТОД ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ПЛАСТА // Наука и образование сегодня № 10(57), 2020 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija

Информация о материале
Просмотров: 682

Дмитриева Е.И.

Дмитриева Елизавета Ивановна – магистр,

Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли

Высшая инженерно-экономическая школа

Государственное и муниципальное управление

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, г. Санкт-Петербург

Аннотация: в статье рассматриваются пять современных моделей успеха высших учебных заведений в России. Рассматриваемые модели выступают инновационными для предоставления эффективного, но в то же время совершенно доступного образовательного опыта. В современных условиях, которые вызваны пандемией, необходимо обязательно предложить возможные решения для развития системы образования.

Ключевые слова: цифровые технологии, высшие учебные заведения, развитие, инновации, модели успеха.

Список литературы

  • Universities of the future. Текст: электронный // European University Association: [сайтhttps://wwwdeloitte.com/us/en/pages/public-sector/articles/covid-19-impact-on-higher-education.html/ (дата обращения: 10.09.2020).
  • 14 Examples оf Innovation in higher Education. Текст: электронный // TeachThought: [сайт]. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.teachthought.com/the-future-of-learning/examples-of-innovation-in-higher-ed/ (дата обращения: 06.09.2020).
  • Policy Brief: Education during COVID-19 and beyond. Текст: электронный // UN: [сайт]. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.un.org/development/desa/dspd/wp-content/uploads/sites/22/2020/08/sg_policy_brief_covid19_and_education_august_2020/ (дата обращения: 10.09.2020).
  • COVID-19 impact on higher education Confronting financial challenges facing colleges and universities. Текст: электронный // Deloitte: [сайтhttps://wwwdeloitte.com/us/en/pages/public-sector/articles/covid-19-impact-on-higher-education.html/ (дата обращения: 10.09.2020).

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright     Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Дмитриева Е.И. СОВРЕМЕННЫЕ МОДЕЛИ УСПЕХА ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ // Наука и образование сегодня № 10(57), 2020 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija

Информация о материале
Просмотров: 691

Козлов А.С., Дудник С.В., Култазин Н.М.

Козлов Александр Сергеевич - старший системный администратор,

филиал

Корпорация «Алайн Текнолоджи Ресерч энд Девелопмент, Инк»;

Дудник Сергей Викторович - ведущий эксперт,

департамент инфраструктурных решений,

ПАО Сбербанк,

г. Москва;

Култазин Нурлан Муратович - инженер инфраструктуры,

Astana International Exchange, г. Нур-Султан, Республика Казахстан

Аннотация: рассмотрены базовые подходы распознавания графических изображений; представлены наиболее эффективные алгоритмы, которые могут быть использованы в данной области. Предложена оценка эффективности указанных алгоритмов, на основе которой обосновано использование вейвлет-преобразования и метода главных компонент с дальнейшим применением нейросетевых алгоритмов. В результате проведенного исследования рассмотрены алгоритмы распознавания графических образов, которые базируются на машине опорных векторов с применением симлета и метода главных компонент, а также их комбинации для линейной ядерной функции, полиномиальной ядерной функции и радиальная базисная функции. Статистический анализ показал высокую эффективность алгоритмов на базе симлета для линейной ядерной функции.

Ключевые слова: распознавание графических изображений, векторная машина поддержки, метод главных компонент, стационарное вейвлет преобразование, нейросетевой алгоритм, разложение по сингулярному значению, радиальная базисная функция.

Список литературы

  • Li Z., Jiang X. & Pang Y., 2019. Evaluation of Face Recognition Techniques Based on Symlet 2 Wavelet and Support Vector Machine. Security, Privacy, and Anonymity in Computation, Communication, and Storage Lecture Notes in Computer Science. 228–239. doi: 10.1007/978-3-030-24900-7_19.
  • Chen X., Wu W., Fan J. Overview of face recognition technology. In: China Academic Association of Instrumentation Youth Conference,
  • Ur-Rehman O. & Zivic N., 2017. Discrete Wavelet Transform based Watermarking for Image Content Authentication. Proceedings of the 6th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. doi: 10.5220/0006232306200625.
  • Eslami R., Radha H. Wavelet-based contourlet transform and its application to image coding. In: International Conference on Image Processing. Singapore. Р. 3189. IEEE,
  • Gasparesc G., 2010. Data compression of power quality disturbances using wavelet transform and spline interpolation method, 2010. 9th International Conference on Environment and Electrical Engineering. doi: 10.1109/eeeic.2010.5489992.
  • Alickovic E., Kevric J., Subasi A. Performance evaluation of empirical mode decomposition, discrete wavelet transform, and wavelet packed decomposition for automated epileptic seizure detection and prediction. Biomed. Signal Process. Control, 2018. 39, 94.
  • Ahanonu E., Marcellin M. & Bilgin A., 2018. Lossless Image Compression Using Reversible Integer Wavelet Transforms and Convolutional Neural Networks. 2018 Data Compression Conference. doi: 10.1109/dcc.2018.00048.
  • Bhattacharyya A., Sharma M., Pachori R.B., Sircar P., Acharya U.R. A novel approach for automated detection of focal EEG signals using empirical wavelet transform. Neural Comput. Appl., 2018. 29, 47.
  • Mavroeidis D., Vazirgiannis M. Stability based sparse LSI/PCA: incorporating feature selection in LSI and PCA. ECML LNCS (LNAI). Vol. 4701. Pp. 226–237. Springer, Heidelberg, 2007.
  • Lee M.-S., Chen M.-Y., Lin F.-S. Face recognition under variant illumination using PCA and wavelets. SCIA, 2009. LNCS. Vol. 5575. Pp. 341–350. Springer, Heidelberg.
  • Sharma S. & Sharma M.J., 2015. Distorted face image segmentation in PCA with neural network. 2015 International Conference on Computer, Communication and Control (IC4). doi: 10.1109/ic4.2015.7375506.
  • Caballero-Morales S.-O. Noise-removal markers to improve PCA-based face recognition. MCPR, LNCS. Vol. 8495. Pp. 192–200. Springer. Cham (2014). [Электронный ресурс]. Режим доступа: undefined (дата обращения: 28.08.2020).
  • Biswas S., Sil J., Maity S.P. PCA based face recognition on curvelet compressive measurements. CICBA CCIS, Vol. 775. Pp. 217–229. Springer, Singapore, 2017. [Электронный ресурс]. Режим доступа: undefined (дата обращения: 28.08.2020).
  • Selamat M.H. & Rais H.M., 2015. Image face recognition using Hybrid Multiclass SVM (HM-SVM). 2015. International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications (IC3INA).
  • Sun J., Liu J. & Wei X., 2016. Feature selection algorithm based on SVM, 2016 35th Chinese Control Conference (CCC). doi: 10.1109/chicc.2016.7553995/.
  • Kar N.B., Babu K.S., Sangaiah A.K., Bakshi S. Face expression recognition system based on ripplet transform type II and least square SVM. Multimedia Tools Appl. 78, 4789,
  • Manolova A., Neshov N., Panev S., Tonchev K. Facial expression classification using supervised descent method combined with PCA and SVM. Biometric Authentication. LNCS. Vol. 8897. Pp. 165–175. Springer, Cham, 2014. [Электронный ресурс]. Режим доступа: undefined (дата обращения: 28.08.2020).
  • Alam S., Kang M., Pyun J.-Y. & Kwon G.-R., 2016. Performance of classification based on PCA, linear SVM, and Multi-kernel SVM. 2016. Eighth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN). doi: 10.1109/icufn.2016.7536945.
  • Gumus E., Kilic N., Sertbas A., Ucan O.N. Evaluation of face recognition techniques using PCA, wavelets and SVM. Expert Syst. Appl., 2010. 37, 6404.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright     Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Козлов А.С., Дудник С.В., Култазин Н.М. МЕТОДОЛОГИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА БАЗЕ ВЕКТОРНОЙ МАШИНЫ // Наука и образование сегодня № 9(56), 2020 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija