Ученые Сколковского института науки и технологий разработали нейросетевой алгоритм, анализирующий данные геологоразведки нефтяных месторождений и оценивающий эффективность планов по добыче изучаемых залежей углеводородов. Об этом сообщила пресс-служба Сколтеха.

«Сейчас после оценки месторождения мы получаем большой массив разрозненных данных, и непонятно, что с ним делать. Целью нашего исследования было построить такую модель, которая на основе всех этих данных будет создавать математическое представление — вектор, который полностью описывает скважину»,— рассказал первый автор работы, инженер-исследователь Сколтеха Александр Марусов.

Вектор, который выдает модель в сжатом виде, содержит полезную информацию о скважине. Помимо гипотез о ее свойствах, модель поможет решить проблему неправильного направления бурения: при продвижении вглубь пласта важно оставаться в рамках одного типа породы. Если пересечь границу с другим типом, то придется начинать заново, в другом направлении, а это требует больших затрат.

«Наша модель поможет определить текущий тип породы и скорректировать процесс бурения. Точность предсказания типа породы на основе наших представлений составила 82 %, а предыдущий лучший результат — 59 %. Наша инновация поможет принимать решение о разработке месторождения быстрее и эффективнее», — пояснил Александр Марусов.