Разработка модели прогнозирования литологии по геофизическим данным на основе искусственного интеллекта : магистерская диссертация

Abstract

The goal of the work is to develop an artificial intelligence model capable of predicting lithology based on GIS data. Object of study: analysis of geophysics data in terms of predicting lithological results. Subject of research: development of a model for predicting lithological studies based on well logging results. The work examined the current level of the problem of predicting lithology and modern solutions in the field of data science in the subject area. The data set was described and its preprocessing was done, which consisted of reducing noise in the data. Machine learning models are considered that allow predicting lithology from well logging data. Metrics are selected to evaluate the performance of machine learning models. During the experiments, the most effective method was chosen - random forest. The prediction accuracy of the applied model for each lithology class was assessed.

Цель работы – разработка модели искусственного интеллекта, способную прогнозировать литологию на основе данных ГИС. Объект исследования: анализ данных геофизики в условиях прогнозирования результатов литологии. Предмет исследования: разработка модели прогнозирования литологических исследований по результатам ГИС. В работе был изучен текущий уровень проблемы прогнозирования литологии и современные решения в сфере data science по предметной области. Был описан набор данных и сделана его предобработка, заключавшееся в уменьшении шумов в данных. Рассматриваются модели машинного обучения позволяющие прогнозировать литологию по данным ГИС. Выбираются метрики для оценки работы моделей машинного обучения. В ходе экпериментов был выбран наиболее эффективный метод – случайный лес. Произведена оценка точности предсказания применяемой модели для каждого класса литологии.