MACHINE LEARNING APPROACH FOR IDENTIFYING MUD AND FORMATION PARAMETERS BASED ON MEASUREMENTS MADE BY AN ELECTROMAGNETIC IMAGER TOOL

Aspects of the subject technology relate to systems and methods for identifying values of mud and formation parameters based on measurements gathered by an electromagnetic imager tool through machine learning. One or more regression functions that model mud and formation parameters capable of being identified through an electromagnetic imager tool as a function of possible tool measurements of the electromagnetic imager tool can be generated using a known dataset associated with the electromagnetic imager tool. One or more tool measurements obtained by the electromagnetic imager tool operating to log a wellbore can be gathered. As follows, one or more values of the mud and formation parameters can be identified by applying the one or more regression functions to the one or more tool measurements. Des aspects de la technologie de l'invention concernent des systèmes et des procédés d'identification de valeurs de paramètres de boue et de formation sur la base de mesures collectées par un outil d'imagerie électromagnétique, par l'intermédiaire d'un apprentissage automatique. Au moins une fonction de régression, qui modélise les paramètres de boue et de formation pouvant être identifiés par l'intermédiaire d'un outil d'imagerie électromagnétique en fonction des mesures d'outil possibles de l'outil d'imagerie électromagnétique, peut être générée à l'aide d'un ensemble de données connu associé à l'outil d'imagerie électromagnétique. Au moins une mesure d'outil, obtenue par l'outil d'imagerie électromagnétique fonctionnant pour réaliser une diagraphie d'un puits de forage, peut être collectée. Il s'ensuit qu'au moins une valeur des paramètres de boue et de formation peut être identifiée par application de l'au moins une fonction de régression à l'au moins une mesure d'outil.