Нейросетевое детектирование продуктивных интервалов на примере объекта БВ10 Самотлорского нефтегазоконденсатного месторождения
Данная работа посвящена анализу применимости нейросетевого подхода при решении задачи автоматического выделения продуктивных интервалов. Методы машинного обучения позволяют наиболее быстрым способом обрабатывать большие массивы данных, а также выявлять необходимые признаки и связи. Проблематика данной работы заключается в создании нейронной сети, которая позволит наиболее точно определять продуктивные интервалы, используя данные ГИС. Для получения точного результата одним из наиболее значительных аспектов является подготовка данных для исследования. Предобработка данных является обязательным условием для любого метода машинного обучения. Полученные результаты были соотнесены с результатами интерпретации специалиста геофизика. Разработанная нейросетевая модель позволяет автоматизировать процесс выделения продуктивных интервалов.