Оцінка особливостей застосування класифікаційно-порівняльного методу обробки каротажних даних - Петришин, Р. І.; Мельник, В. Д.; Шекета, В. І.; Халєєв, Д. М.; Тріщ, В. В.; Богдан, О. Т. (METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, 2025)
У нафтовидобувній галузі об’єктом дослідження є виявлення параметричної схожості та відмінностей між свердловинами з метою підвищення точності геологічного моделювання, оптимізації бурових робіт і прогнозування продуктивності пластів. У статті представлено модель для класифікації та порівняння каротажних даних свердловин на основі сучасних методів машинного та глибокого навчання. Наведено аналітичний огляд існуючих підходів до оцінювання кореляції між свердловинами, зокрема методів ручного аналізу, що базуються на експертних оцінках фахівців галузі, та використання простих коефіцієнтів подібності. Такі методи мають суттєві обмеження, пов’язані з високою суб’єктивністю, низькою відтворюваністю результатів і складністю масштабування на великі обсяги даних. Для подолання зазначених недоліків запропоновано підхід на основі глибокого навчання, який забезпечує автоматизацію процесів аналізу, підтримки та прийняття рішень у дослідженні свердловин. Розроблено модель, що використовує архітектуру рекурентної нейронної мережі (RNN), орієнтовану на обробку послідовних даних і виявлення довгострокових залежностей між ними, з використанням шарів нейронної мережі для оцінки подібності. Запропоновано візуалізацію на основі схем оцінки подібності для пари інтервалів та схему порівняльного навчання на основі триплетних втрат. Ефективність моделі оцінюється за допомогою метрик класифікації та кластеризації, що дозволяє кількісно визначити якість групування свердловин за параметрами подібності. Реалізований підхід є універсальним та надійним методом для впровадження процесу автоматизованого аналізу свердловин, спрямованого на зменшення залучення ручної праці фахівців і підвищення ефективності.