Автор: Исмаков Р.А. , Галлямов Р.Р.
Обзор методов прогнозной аналитики для прогнозирования и предупреждения прихватов бурильной колонны
DOI: 10.24412/2076-6785-2026-3-58-63
Аннотация
Осложнения типа прихвата бурильной колонны остаются одной из основных причин непроизводительного времени при строительстве нефтяных и газовых скважин. Современные цифровые технологии и методы прогнозной аналитики позволяют выявлять тенденции, предшествующие прихвату, и своевременно предупреждать буровые бригады. В статье выполнен систематический обзор методов машинного обучения и искусственного интеллекта, применяемых для прогнозирования и предупреждения прихватов бурильной колонны, оценить их эффективность и определить направления развития.
Материалы и методы
Проанализированы исследования, охватывающие классификационные модели (деревья решений, случайный лес, XGBoost), нейронные сети, методы обнаружения аномалий и гибридные модели, сочетающие физические расчеты с алгоритмами обучения.
Ключевые слова
прихват, прогнозная аналитика, машинное обучение, бурение, нейронные сети
Вернуться к списку статей
Аннотация
Осложнения типа прихвата бурильной колонны остаются одной из основных причин непроизводительного времени при строительстве нефтяных и газовых скважин. Современные цифровые технологии и методы прогнозной аналитики позволяют выявлять тенденции, предшествующие прихвату, и своевременно предупреждать буровые бригады. В статье выполнен систематический обзор методов машинного обучения и искусственного интеллекта, применяемых для прогнозирования и предупреждения прихватов бурильной колонны, оценить их эффективность и определить направления развития.
Материалы и методы
Проанализированы исследования, охватывающие классификационные модели (деревья решений, случайный лес, XGBoost), нейронные сети, методы обнаружения аномалий и гибридные модели, сочетающие физические расчеты с алгоритмами обучения.
Ключевые слова
прихват, прогнозная аналитика, машинное обучение, бурение, нейронные сети
