Ученые Пермского Политеха совместно с китайскими коллегами разработали гибридную ИИ-модель для прогноза горизонтальных напряжений в горных породах. Такие расчёты важны при бурении нефтяных и газовых скважин: если неправильно оценить давление пород, можно получить обрушение стенок скважины, поломку оборудования или аварийный выброс.Обычно горизонтальные напряжения оценивают по образцам пород или через геофизические формулы. Но такие методы не всегда учитывают сложную тектонику и могут давать ошибку на месторождениях с разломами, горными структурами и неравномерным сжатием пород. Нейросетевые подходы уже применяются для таких задач, но, по данным авторов разработки, их точность часто ограничивается диапазоном 65–85%.Новая модель объединяет два подхода: нейросеть с самонастраиваемой структурой и математический метод, который помогает быстрее находить оптимальное решение. Алгоритм анализирует девять параметров, которые обычно получают при геофизических исследованиях скважин: скорость звука, плотность породы, электрическое сопротивление, естественную радиоактивность, пористость и другие показатели. Читать далее