Đánh giá từ các tài liệu, nhiều nghiên cứu đã khám phá từ các quan điểm khác nhau bằng cách sử dụng công nghệ học máy.
N. Mohamadian et al. Được xây dựng một mô hình cơ học thông qua các xét nghiệm cơ học tĩnh và động trong phòng thí nghiệm và được phát triển và đào tạo hai mô hình mạng lưới thần kinh lai (MLP - GA và MLP - PSO) để dự đoán tỷ lệ Poisson và ứng suất ngang tối đa. Kết quả cho thấy mô hình MLP - PSO có nhiều lợi thế hơn trong việc dự đoán các biến số cơ học chính, và hiệu quả và tính thực tế của nó đã được chứng minh trong các ứng dụng thực tế, hỗ trợ mạnh mẽ cho sự hiểu biết về cơ chế sụp đổ vỏ do tỷ lệ của Poisson và ứng suất ngang tối đa.
J. Wu et al. Thiết lập một mô hình Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) để dự đoán ổn định giếng. Họ đã xác định 11 yếu tố ảnh hưởng đến sự ổn định của Wellbore từ các mô hình dựa trên vật lý hiện có dưới dạng đầu vào và tốc độ mở rộng đường kính giếng khoan làm đầu ra. Sau khi đào tạo, nó được sử dụng để dự đoán tốc độ mở rộng đường kính giếng của một giếng khác và được so sánh với các mô hình học máy khác. Kết quả cho thấy mô hình ANN có hiệu suất tốt nhất trong việc dự đoán hồ sơ đường kính Wellbore, cung cấp các ý tưởng mới cho nghiên cứu về sự ổn định của nước ngoài khơi.
H. Liu et al. Nhắm vào sa thạch sâu. Thông qua các thí nghiệm cơ học đa nhóm trong nhóm trong các điều kiện áp suất hạn chế khác nhau, một mô hình tính toán áp lực sụp đổ của các loại đá sa thạch sâu được thiết lập dựa trên biến số - tham số Mohr - Coulomb tiêu chí. Độ chính xác của các tiêu chí khác nhau trong việc đánh giá cường độ đá trong các điều kiện áp suất hạn chế khác nhau được so sánh, cung cấp một cơ sở lý thuyết cho sự lựa chọn an toàn và hợp lý của mật độ khoan trong các giếng dầu và khí đốt sâu.
Những kết quả nghiên cứu này phản ánh đầy đủ tiềm năng lớn của việc học máy trong nghiên cứu liên quan đến dầu khí. Học máy có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu phức tạp, khai thác nhanh chóng và chính xác các mối quan hệ và quy tắc tiềm năng trong dữ liệu, sau đó cung cấp quyết định khoa học và hiệu quả hơn - hỗ trợ cho kỹ thuật tốt dầu khí.
Ví dụ, về dự đoán sự sụp đổ của vỏ, mô hình học máy có thể học vỏ - các yếu tố liên quan đến sự sụp đổ trong dữ liệu lịch sử, như các trường ứng suất ngầm, tính chất đá, v.v., xây dựng một mô hình dự đoán chính xác, đưa ra cảnh báo sớm về rủi ro sụp đổ vỏ và đảm bảo tiến độ an toàn của hoạt động khoan. Trong nghiên cứu về độ ổn định của Wellbore, học máy rất hữu ích để tối ưu hóa các thông số như trọng lượng bùn, xác định các thành tạo dễ thu gọn, cải thiện hiệu quả khoan và giảm chi phí. Trong nghiên cứu về các tính chất cơ học của sa thạch sâu, học máy có thể tóm tắt các đặc điểm biến thể và định luật thất bại của các thông số cơ học đá từ một lượng lớn dữ liệu thí nghiệm cơ học, cung cấp một cơ sở lý thuyết đáng tin cậy hơn để phát triển tài nguyên dầu khí sâu.
Tóm lại, như một công cụ mạnh mẽ, học máy mang đến những cơ hội và thách thức mới cho các lĩnh vực nghiên cứu như sự sụp đổ vỏ dầu và khí đốt, ổn định tốt và các tính chất cơ học của sa thạch ngồi sâu. Trong tương lai, với sự tiến bộ liên tục của công nghệ học máy và ứng dụng độ sâu trong, nhiều đột phá và đổi mới dự kiến sẽ đạt được trong lĩnh vực khai thác dầu khí, đóng góp nhiều hơn cho sự phát triển hiệu quả và khai thác an toàn tài nguyên dầu khí.