Utifrån litteraturen har många studier undersökt utifrån olika perspektiv med hjälp av maskininlärningsteknologi.
N. Mohamadian et al. Konstruerade en geomekanisk modell genom laboratoriestatiska och dynamiska mekaniska test och utvecklade och tränade två hybridneurala nätverksmodeller (MLP - GA och MLP - PSO) för att förutsäga Poissons förhållande och maximal horisontell stress. Resultaten visar att MLP - PSO -modellen har fler fördelar med att förutsäga viktiga geomekaniska variabler, och dess effektivitet och praktiska har bevisats i praktiska tillämpningar, som starkt stöder förståelsen för höljeskollapsmekanismen orsakad av Poissons förhållande och maximal horisontell stress.
J. Wu et al. etablerade en artificiell neuralnätverksmodell (ANN) för förutsägelse av brunnsborrningsstabilitet. De bestämde 11 faktorer som påverkade brunnsborrningsstabilitet från de befintliga fysikbaserade modellerna som ingångar och expansionshastigheten för brunnbordiameter som utgång. Efter träning användes den för att förutsäga expansionshastigheten för borrborrningsdiametern för en annan brunn och jämfördes med andra maskininlärningsmodeller. Resultaten visar att ANN -modellen har den bästa prestandan när det gäller att förutsäga profilen för borrborrningens diameter, vilket ger nya idéer för studien av offshore grunt brunnsborstabilitet.
H. Liu et al. riktad mot djupt sittande sandsten. Genom multi -grupp triaxiala mekaniska experiment under olika begränsande tryckförhållanden inrättades en beräkningsmodell av brunnborrkollapstrycket av djupa sittande sandstenformationer baserat på variabeln - parametern Mohr - Coulomb -kriterium. Noggrannheten för olika kriterier vid utvärdering av bergstyrka under olika begränsande tryckförhållanden jämfördes, vilket gav en teoretisk grund för ett säkra och rationellt urval av borrvätskedäthet i djupa sittande olje- och gasbrunnar.
Dessa forskningsresultat återspeglar fullt ut den stora potentialen för maskininlärning i olje- och gasbrunnsrelaterad forskning. Maskininlärning kan behandla en stor mängd komplexa data, snabbt och exakt gruva de potentiella relationerna och reglerna i uppgifterna och sedan ge mer vetenskapligt och effektivt beslut - stöd för olje- och gasbrunnsteknik.
Till exempel, när det gäller förutsägelse av hölje kollaps, kan maskininlärningsmodellen lära sig hölje - kollaps - relaterade faktorer i historiska data, såsom underjordiska stressfält, bergegenskaper, etc., konstruera en exakt förutsägelsemodell, ge en tidig varning om höljesrisken och säkerställa säkra framsteg för att borra operationer. I studien av välborgsstabilitet är maskininlärning användbar för att optimera parametrar som leravikt, identifiera lätt hopfällbara formationer, förbättra borrningseffektiviteten och minska kostnaderna. I studien av de mekaniska egenskaperna hos djupt sittande sandsten, kan maskininlärning sammanfatta variationens egenskaper och misslyckande lagar för bergmekaniska parametrar från en stor mängd mekaniska experimentdata, vilket ger en mer tillförlitlig teoretisk grund för utvecklingen av djupa sittande olje- och gasresurser.
Sammanfattningsvis, som ett kraftfullt verktyg, ger maskininlärning nya möjligheter och utmaningar för forskningsområden som olje- och gasbrunnskollaps, brunnsborrningsstabilitet och de mekaniska egenskaperna hos djup sittande sandsten. I framtiden, med den kontinuerliga framstegen inom maskininlärningsteknologi och in -djupansökan, förväntas fler genombrott och innovationer uppnås inom området olje- och gasuttag, vilket ger större bidrag till effektiv utveckling och säker extraktion av olje- och gasresurser.