با قضاوت از ادبیات ، بسیاری از مطالعات از دیدگاه های مختلف با استفاده از فناوری یادگیری ماشین مورد بررسی قرار گرفته اند.
N. Mohamadian و همکاران. برای پیش بینی نسبت پواسون و حداکثر استرس افقی ، یک مدل ژئومکانیکی را از طریق آزمایشات مکانیکی استاتیک و پویا آزمایشگاهی ساخته و دو مدل شبکه عصبی ترکیبی (MLP - GA و MLP - PSO) تهیه و آموزش داده است. نتایج نشان می دهد که مدل MLP - PSO در پیش بینی متغیرهای ژئومکانیکی کلیدی مزایای بیشتری دارد و اثربخشی و عملی آن در کاربردهای عملی اثبات شده است ، که به شدت از درک مکانیسم فروپاشی پوشش ناشی از نسبت پواسون و حداکثر استرس افقی پشتیبانی می کند.
J. Wu et al. یک مدل شبکه عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش بینی پایداری چاه ایجاد کرد. آنها 11 عامل مؤثر بر ثبات چاه از مدلهای فیزیک موجود را به عنوان ورودی و میزان گسترش قطر چاه به عنوان خروجی تعیین کردند. پس از آموزش ، از آن برای پیش بینی میزان گسترش قطر چاه چاه دیگر استفاده شد و با سایر مدل های یادگیری ماشین مقایسه شد. نتایج نشان می دهد که مدل ANN در پیش بینی مشخصات قطر چاه ، بهترین عملکرد را دارد و ایده های جدیدی را برای مطالعه ثبات چاه کم عمق خارج از کشور ارائه می دهد.
H. لیو و همکاران. با هدف ماسه سنگ عمیق - نشسته. از طریق آزمایش های مکانیکی سه محوره چند محوره در شرایط فشار مختلف محدود ، یک مدل محاسبه از فشار فروپاشی چاه از سازندهای ماسه سنگ عمیق - بر اساس معیار متغیر - پارامتر Mohr - Coulomb ایجاد شد. صحت معیارهای مختلف در ارزیابی قدرت سنگ در شرایط فشار مختلف محدود ، مقایسه شد و یک مبنای نظری برای انتخاب ایمن و منطقی چگالی مایعات حفاری در چاه های نفتی عمیق و گاز فراهم کرد.
این نتایج تحقیق کاملاً منعکس کننده پتانسیل عالی یادگیری ماشین در تحقیقات چاه نفت و گاز است. یادگیری ماشین می تواند مقدار زیادی از داده های پیچیده را پردازش کند ، به سرعت و به طور دقیق روابط و قوانین بالقوه در داده ها را معدن داده و سپس تصمیم علمی و مؤثر تری ارائه دهد - پشتیبانی از مهندسی چاه نفت و گاز.
به عنوان مثال ، از نظر پیش بینی فروپاشی ، مدل یادگیری ماشین می تواند عوامل مرتبط با فروپاشی - فروپاشی - در داده های تاریخی ، مانند زمینه های استرس زیرزمینی ، خصوصیات سنگ و غیره را بیاموزد ، یک مدل پیش بینی دقیق را بسازید ، هشدار اولیه را در مورد خطر سقوط پوشش ارائه دهید و از پیشرفت ایمن عملیات حفاری اطمینان حاصل کنید. در مطالعه ثبات چاه ، یادگیری ماشین برای بهینه سازی پارامترهایی مانند وزن گل ، شناسایی سازندهای به راحتی قابل جمع شدن ، بهبود راندمان حفاری و کاهش هزینه ها مفید است. در مطالعه خصوصیات مکانیکی ماسه سنگ عمیق ، یادگیری ماشین می تواند ویژگی های تنوع و قوانین عدم موفقیت پارامترهای مکانیکی سنگ را از مقدار زیادی از داده های آزمایش مکانیکی خلاصه کند ، و مبنای نظری قابل اطمینان تری برای توسعه منابع نفتی و گاز عمیق فراهم کند.
در پایان ، به عنوان یک ابزار قدرتمند ، یادگیری ماشین فرصت ها و چالش های جدیدی را برای زمینه های تحقیقاتی مانند فروپاشی چاه نفت و گاز ، پایداری چاه و خصوصیات مکانیکی ماسه سنگ عمیق به وجود می آورد. در آینده ، با پیشرفت مداوم فناوری یادگیری ماشین و کاربرد عمق ، پیش بینی می شود که پیشرفت ها و نوآوری های بیشتری در زمینه استخراج نفت و گاز حاصل شود و سهم بیشتری در توسعه کارآمد و استخراج ایمن منابع نفت و گاز داشته باشد.