ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСЧЕТА ПРОНИЦАЕМОСТИ ТРЕЩИН ПРИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ СКВАЖИН

В статье описываются возможности применения алгоритмов машинного обучения для определения трещиноватости и количественной оценки трещинной проницаемости по данным ГИС вулканогенных пород Рогожниковского-Назымского грабена. Проведен расчет условной вероятности коллектора по формуле Байеса, определены функции вероятности появления проводящей трещины по петротипам. По модели Тиаба-Дональдсона определена проницаемость трещин, построены функции изменения вероятности в зависимости от пористости и петротипа. В заключительном разделе сформулированы основные выводы.