ИСТИНА

В докладе рассматривается вопрос о применении методов машинного обучения к результатам автоминералогического исследования кернов и шлама. Демонстрируется возможность построения минералогического разреза пласта и выделения основных присутствующих в нем петротипов. Отдельное внимание уделяется возможности исследования не только образцов керна, но и шлама ввиду его широкой доступности. Применение методов машинного обучения позволило построить предсказательную модель, которая, основываясь на данных о минеральном составе, относит исследуемый образец к одному из нескольких заранее выделенных петротипов. На тестовом наборе данных полученная модель показала точность прогноза петротипа в 87%. Подобный инструмент совместно с комплексом автоматизированной минералогии в полевом исполнении может быть использован для уточнения траектории скважины в процессе бурения. В перспективе совместный анализ минералогии керна и шлама, данных ГИС и результатов лабораторных исследований керна может быть использован для предсказания фильтрационных свойств пласта.