ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЯКОСТІ ТА ОБ’ЄМУ ГЕОЛОГО-ТЕХНОЛОГІЧНИХ ДАНИХ ДЛЯ ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ЗНАННЯ-ОРІЄНТОВАНОЇ СИСТЕМИ - Потеряйло, Л. О.; Процюк, В. В.; Кравців, К. І. (METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, 2021)
В статті розглянуто питання ускладнень, що виникають в ході технологічних процесів буріння, пов'язаних з геолого-геофізичними і зовнішніми умовами, урбанізацією територій та виявленням невідповідності фактичних умов буріння від проектованих в зв’язку зі змінами, що відбуваються під впливом кліматичних та геологічних змін, які виникають в проміжку часу від закінчення складання проекту та фактичним початком розробки родовища. Проаналізовано взаємозв’язок факторів, які ускладнюють процес буріння з етапами проектування та організацією зв’язків бази прецедентів, на основі яких моделюються технологічні процеси буріння. Розкрито фази циклу міркувань на основі знань з проекцією на інформаційний цикл управління процесами буріння. Представлено архітектуру автоматизації технологічних процесів буріння з посиланням на піраміду комп’ютерно-інтегрованого виробництва. В статі показано можливість застосування методів машинного навчання до завдань аналізу даних, пов’язаних із процесом буріння. Запропоновано використання комбінованого підходу для адаптації даних використовуваних для прийняття рішень на основі знань. Розглянуто проблему недостатньої кількості прецедентів для навчання знання-орієнтованої системи інтелектуальної підтримки процесів прийняття рішень та обґрунтовано забезпечення засобами повномасштабних тренажерів необхідного обсягу даних для здійснення моделювання ускладнень технологічного процесу буріння, що характеризується високим ризиком. Авторами визначено рівень очікуваного співвідношення між основними об’єктами знання-орієнтованої системи інтелектуального прийняття рішень щодо ходу технологічного процесу: проблемами машинного навчанням з одного боку та нафтогазовими свердловинами з іншого боку.