ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОРИСТОСТИ КАРБОНАТНЫХ ПОРОД- КОЛЛЕКТОРОВ (500,00 руб.)

Первый автор	Кривощеков
Авторы	Кочнев А.А., Шиверский Г.В.
Страниц	6

ID	872103
Аннотация	Карбонатные коллекторы характеризуются сложным строением, цикличностью осадконакопления, неравномерным развитием вторичных процессов, что обусловливает их высокую неоднородность свойств. Стандартный подход к определению фильтрационно- емкостных свойств по ст волу скважины на основе методов геофизических исследований скважин не всегда позволяет осуществлять достоверный прогноз. В данной статье представлен подход на основе использования методов машинного обучения для прогноза пористости пород карбонатного резервуара. Пористость в данном случае определяется не по одному методу геофизических исследований скважин, а по комплексу различных методов. В рамках исследования выявлены параметры, оказывающие наибольшее влияние на пористость. На основе данных параметров осуществлялся прогноз пористости различными методами машинного обучения, решающими задачи регрессии. Рассчитаны метрики оценки качества алгоритмов и выполнено их сравнение между собой. Представлены рекомендации и выводы о возможности и рациональности применения данных моделей на практике.

Кривощеков, С.Н. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПОРИСТОСТИ КАРБОНАТНЫХ ПОРОД- КОЛЛЕКТОРОВ / С.Н. Кривощеков, А.А. Кочнев, Г.В. Шиверский // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений .— 2023 .— №11 .— С. 56-61 .— URL: https://rucont.ru/efd/872103 (дата обращения: 10.03.2025)