Аннотация:Работа Акопян Алины Павловны посвящена сравнению ручного и автоматического литологического расчленения, выполненного с использованием методов классического машинного обучения. Объектами изучения данной работы являются продуктивные пласты викуловской свиты одного из месторождений Западно-Сибирского НГБ. Автор рассмотрел 291 скважину. Данные были предоставлены в виде las-файлов, загружены Алиной с помощью библиотеки lasio для языка программирования python.
Актуальность работы заключается в рассмотрении возможности применения искусственного интеллекта, для проведения литофизического расчленения разрезов скважин на большом массиве данных. В настоящее время количество скважин на крупных месторождениях превышает тысячу скважин и у геофизиков-интерпретаторов возникла насущная потребность обрабатывать по единому алгоритму весь массив скважин, при этом исключая ручную интерпретацию.
Автором поставлены и решены важные практические задачи в области использования методов машинного обучения для интерпретации комплекса ГИС: ручная интерпретация ГИС; исследование алгоритмов машинного обучения для интерпретации скважинных данных; выполнение литологического расчленения с использованием машинного обучения; оценка качества литологического расчленения с использованием алгоритмов машинного обучения в сравнении с ручным.