Menilai dari literatur, banyak penelitian telah mengeksplorasi dari berbagai perspektif menggunakan teknologi pembelajaran mesin.
N. Mohamadian et al. Membangun model geomekanis melalui uji mekanis statis dan dinamis laboratorium dan mengembangkan dan melatih dua model jaringan saraf hibrida (MLP - GA dan MLP - PSO) untuk memprediksi rasio Poisson dan stres horizontal maksimum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model MLP - PSO memiliki lebih banyak keunggulan dalam memprediksi variabel geomekanik utama, dan efektivitas serta kepraktisannya telah terbukti dalam aplikasi praktis, yang sangat mendukung pemahaman mekanisme keruntuhan casing yang disebabkan oleh rasio Poisson dan tekanan horizontal maksimum.
J. Wu et al. mendirikan model jaringan saraf buatan (JST) untuk prediksi stabilitas sumur bor. Mereka menentukan 11 faktor yang mempengaruhi stabilitas lubang sumur dari model berbasis fisika yang ada sebagai input dan laju ekspansi diameter sumur bor sebagai output. Setelah pelatihan, itu digunakan untuk memprediksi laju ekspansi diameter sumur sumur sumur lain dan dibandingkan dengan model pembelajaran mesin lainnya. Hasilnya menunjukkan bahwa model JST memiliki kinerja terbaik dalam memprediksi profil diameter sumur bor, memberikan ide -ide baru untuk studi stabilitas lubang sumur dangkal lepas pantai.
H. Liu et al. Ditujukan untuk batu pasir yang terdalam - duduk. Melalui percobaan mekanik multi -kelompok triaksial di bawah kondisi tekanan pengikat yang berbeda, model perhitungan tekanan borok sumur bor dari formasi batu pasir yang duduk dalam ditetapkan berdasarkan variabel - parameter mohr - coulomb kriteria. Keakuratan kriteria yang berbeda dalam mengevaluasi kekuatan batuan di bawah kondisi tekanan yang berbeda dibandingkan, memberikan dasar teoritis untuk pemilihan kepadatan cairan pengeboran yang aman dan rasional dalam sumur minyak dan gas yang terdalam.
Hasil penelitian ini sepenuhnya mencerminkan potensi besar pembelajaran mesin dalam penelitian terkait minyak dan gas yang terkait dengan baik. Pembelajaran mesin dapat memproses sejumlah besar data kompleks, dengan cepat dan akurat menambang hubungan dan aturan potensial dalam data, dan kemudian memberikan keputusan yang lebih ilmiah dan efektif - dukungan untuk rekayasa sumur minyak dan gas.
Sebagai contoh, dalam hal prediksi keruntuhan casing, model pembelajaran mesin dapat mempelajari casing - keruntuhan - faktor terkait dalam data historis, seperti bidang stres bawah tanah, sifat batuan, dll., Bangun model prediksi yang akurat, memberikan peringatan dini tentang risiko keruntuhan casing, dan memastikan kemajuan yang aman dari operasi pengeboran. Dalam studi stabilitas sumur bor, pembelajaran mesin sangat membantu untuk mengoptimalkan parameter seperti berat lumpur, mengidentifikasi formasi yang mudah dilipat, meningkatkan efisiensi pengeboran, dan mengurangi biaya. Dalam studi tentang sifat mekanik batu pasir yang terdalam, pembelajaran mesin dapat merangkum karakteristik variasi dan hukum kegagalan parameter mekanik batuan dari sejumlah besar data eksperimen mekanis, memberikan dasar teoritis yang lebih andal untuk pengembangan sumber daya minyak dan gas yang terdalam.
Sebagai kesimpulan, sebagai alat yang kuat, pembelajaran mesin membawa peluang dan tantangan baru untuk meneliti bidang seperti runtuhnya casing sumur minyak dan gas, stabilitas sumur bor, dan sifat mekanik batu pasir yang duduk dalam. Di masa depan, dengan kemajuan berkelanjutan teknologi pembelajaran mesin dan aplikasi dalam, lebih banyak terobosan dan inovasi diharapkan akan dicapai dalam bidang ekstraksi minyak dan gas, memberikan kontribusi yang lebih besar untuk pengembangan yang efisien dan ekstraksi sumber daya minyak dan gas yang aman.