Применение методов искусственного интеллекта для снижения геологических рисков и неопределённостей при планировании и сопровождении эксплуатационного бурения

Важность сейсмогеологического анализа в цикле работ по геологическому сопровождению бурения эксплуатационных скважин трудно переоценить. При этом особое предметное внимание должно быть уделено этапу планирования, в рамках которого проводится всесторонняя оценка геологических рисков бурения с целью определения оптимальных траекторий скважин и достижения наивысших показателей продуктивности. На данном этапе сейсмические данные являются по сути единственным источником трехмерных (то есть непрерывных) данных в межскважинном пространстве, и от качества их интерпретации напрямую зависит успех дальнейших работ. В работе предлагаются новые подходы к решению задачи интерпретации данных СРР, найденные в области методов, основанных на данных, - технологий машинного обучения (ML), предполагающих возможность разработки алгоритмов, которые обучаются на основе предоставляемых данных для реализации методов искусственного интеллекта.