Afgaande op de literatuur, hebben veel studies vanuit verschillende perspectieven onderzocht met behulp van machine learning -technologie.
N. Mohamadian et al. Een geomechanisch model gebouwd door middel van laboratoriumstatische en dynamische mechanische tests en twee hybride neurale netwerkmodellen (MLP - GA en MLP - PSO) ontwikkeld en getraind om de verhouding van Poisson en maximale horizontale stress te voorspellen. De resultaten tonen aan dat het MLP - PSO -model meer voordelen heeft bij het voorspellen van belangrijke geomechanische variabelen, en de effectiviteit en bruikbaarheid ervan zijn bewezen in praktische toepassingen, die het begrip van het instortingsmechanisme van de behuizing veroorzaakt door Poisson's ratio en maximale horizontale stress sterk ondersteunt.
J. Wu et al. Een kunstmatig neurale netwerk (ANN) -model opgericht voor voorspelling van de wellbore stabiliteit. Ze bepaalden 11 factoren die de boorstabiliteit van de bestaande fysica -gebaseerde modellen beïnvloeden als inputs en de uitbreiding van de boordiameter als output. Na de training werd het gebruikt om de uitbreidingspercentage van een andere put van een andere put te voorspellen en werd het vergeleken met andere modellen voor machine learning. De resultaten tonen aan dat het ANN -model de beste prestaties heeft bij het voorspellen van het boorprofiel van de boorput, waardoor nieuwe ideeën worden geboden voor de studie van offshore ondiepe putstabiliteit.
H. Liu et al. Gericht op diepe - zittende zandsteen. Door middel van multi -groep triaxiale mechanische experimenten onder verschillende beperkende drukomstandigheden, werd een berekeningsmodel van de putboorboringsdruk van diepzittende zandstenen formaties vastgesteld op basis van het criterium voor variabele - parameter MOHR - Coulomb. De nauwkeurigheid van verschillende criteria bij het evalueren van de rotssterkte onder verschillende beperkende drukomstandigheden werd vergeleken, waardoor een theoretische basis werd vergeleken voor de veilige en rationele selectie van boorvloeistofdichtheid in diepzittende olie en gasbronnen.
Deze onderzoeksresultaten weerspiegelen volledig het grote potentieel van machine learning in olie- en gasputgerelateerd onderzoek. Machine learning kan een grote hoeveelheid complexe gegevens verwerken, snel en nauwkeurig de potentiële relaties en regels in de gegevens mineren en vervolgens meer wetenschappelijke en effectieve beslissing bieden - ondersteuning voor olie- en gasbutte -engineering.
In termen van ineenstorting van de behuizing kan het machine learning -model bijvoorbeeld leren omhouden - ineenstort - gerelateerde factoren in historische gegevens, zoals ondergrondse stressvelden, steeneigenschappen, enz., Bouw een nauwkeurig voorspellingsmodel, geef een vroege waarschuwing voor het instortrisico van de behuizing en zorgen voor de veilige vooruitgang van booractiviteiten. In de studie van de stabiliteit van de wellbore is machine learning nuttig voor het optimaliseren van parameters zoals moddergewicht, het identificeren van gemakkelijk opvouwbare formaties, het verbeteren van de boorefficiëntie en het verlagen van de kosten. In de studie van de mechanische eigenschappen van diepzittende zandsteen, kan machine learning de variatie -eigenschappen en faalwetten van rotsmechanische parameters samenvatten uit een grote hoeveelheid mechanische experimentgegevens, wat een betrouwbaardere theoretische basis biedt voor de ontwikkeling van diepzittende olie- en gasbronnen.
Concluderend, als een krachtig hulpmiddel, biedt machine learning nieuwe kansen en uitdagingen voor onderzoeksgebieden zoals instorting van olie en gasputbehuizing, wellboorstabiliteit en de mechanische eigenschappen van diepe zandsteen. In de toekomst, met de continue voortgang van machine learning -technologie en de in -diepte -toepassing, wordt verwacht dat meer doorbraken en innovaties worden bereikt op het gebied van olie- en gaswinning, waardoor grotere bijdragen worden geleverd aan de efficiënte ontwikkeling en veilige extractie van olie- en gasbronnen.