Автоматическое восстановление каротажных диаграмм различными методами аппроксимации

В работе представлены результаты автоматизации процесса восстановления исходных каротажных диаграмм, отсутствующих по разным причинам в цифровых массивах данных, зарегистрированных в скважинах. На основе комбинации классических методов и современных алгоритмов машинного обучения создан оригинальный инструмент в виде надстройки в программное обеспечение Microsoft Excel для автоматического восстановления каротажных диаграмм по разрезу скважин. Исследования основаны на детальном анализе результатов геофизических исследований скважин разных нефтяных месторождений России и Казахстана, функциональных возможностей языков программирования VBA, С++, алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. В работе приведено обоснование выбора языка программирования для создания инструмента по восстановлению и синтезу каротажных диаграмм. Выполнено тестирование созданного инструмента на скважинных данных, которое показало его высокую надежность. Для оценки влияния различных комбинаций признаков по каротажным диаграммам и их нормировок на качество результатов восстановления диаграмм выполнены цифровые эксперименты. Инструмент, разработанный в рамках данной работы, позволяет создавать различные регрессионные модели, применять простые нейронные сети, а также работать с Las-файлами и матричными данными напрямую из функций. Его применение позволяет оптимизировать время для анализа массивов исходных каротажных данных, повысить эффективность их обработки и расчетов, и увеличить достоверность результатов автоматизированного восстановления каротажных диаграмм.