Predicting Formation Tops at The Bit Using Machine Learning

يتعلق الاختراع الحالي بتوفير بعض تطبيقاته لطريقة يتم تنفيذها بالحاسوب تتضمن: الوصول إلى بيانات القياس التي تم الحصول عليها من عملية حفر، حيث تُظهر بيانات القياس قياسات متعددة أثناء عملية الحفر عندما تقع لقمة الحفر في مدى من الأعماق؛ واستنادًا إلى بيانات القياس، باستخدام تحليلات التعلم الآلي لبناء نموذج يتنبأ بقمة التكوين عندما تصل لقمة الحفر إلى العمق؛ تحديد الارتباط بين بيانات القياس وقمة التكوين المتوقعة؛ واستجابة لتحديد تجاوز الارتباط للقيمة الحدية المحددة سابقًا، يتم تطبيق النموذج للتنبؤ بقمة التكوين عندما تصل لقمة الحفر إلى العمق. شكل 1أ. Some implementations of the present disclosure provide a computer-implemented method that includes: accessing measurement data obtained from a drilling operation, wherein the measurement data show multiple measurements during the drilling operation when a drilling bit is located at a range of depths; based on the measurement data, using machine learning analytics to construct a model that predicts a formation top when the drilling bit reaches a depth; determining a correlation between the measurement data and the predicted formation top; and in response to determining the correlation exceeds a pre-determined threshold, applying the model to predict a formation top when the drilling bit reaches the depth. Fig 1A.