Оценка коллекторского потенциала пород со сложной структурой емкостного пространства по данным ГИС с помощью реализации вероятностных моделей методами машинного обучения

Аннотация: В работе рассмотрены возможности алгоритмов машинного обучения (оптимизация Нелдера-Мида, вероятность Байеса, регрессия случайного леса, закон больших чисел, кусочные функции) для оценки коллекторского потенциала пород со сложной структурой емкостного пространства. Рассмотрены основные ограничения стандартных подходов при интерпретации изучаемых эффузивных вулканических пород. Показаны примеры расчета вероятности каверново-порового коллектора и вероятности появления проводящих трещин. Приведен пример результатов оценки коллекторского потенциала отложений, проведено сравнение с данными испытаний и профиля притока по ПГИ, сформулированы основные выводы о результатах и перспективах применения разработанных алгоритмов