ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗА МЕХАНИЧЕСКОЙ СКОРОСТИ ПРОХОДКИ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

Аннотация

В статье рассмотрены подходы к прогнозированию механической скорости проходки при бурении нефтегазовых скважин с использованием методов машинного обучения. Описаны архитектуры нейронных сетей, применяемые для обработки временных рядов буровых параметров в режиме реального времени. Показано, что использование моделей типа LSTM, GRU и Informer позволяет повысить точность прогноза по сравнению с традиционными эмпирическими зависимостями. Приведена концепция интеграции предиктивных моделей в интеллектуальные системы адаптивного управления бурением.