Κρίνοντας από τη βιβλιογραφία, πολλές μελέτες έχουν διερευνήσει από διαφορετικές προοπτικές χρησιμοποιώντας τεχνολογία μηχανικής μάθησης.
Ν. Mohamadian et αϊ. Κατασκευάστηκε ένα γεωμετρικό μοντέλο μέσω εργαστηριακών στατικών και δυναμικών μηχανικών δοκιμών και αναπτύχθηκε και εκπαιδεύτηκε δύο υβριδικά μοντέλα νευρωνικών δικτύων (MLP - GA και MLP - PSO) για να προβλέψουν την αναλογία του Poisson και το μέγιστο οριζόντιο στρες. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι το μοντέλο MLP - PSO έχει περισσότερα πλεονεκτήματα στην πρόβλεψη των βασικών γεωμετρικών μεταβλητών και η αποτελεσματικότητά και η πρακτικότητα του έχουν αποδειχθεί σε πρακτικές εφαρμογές, οι οποίες υποστηρίζουν έντονα την κατανόηση του μηχανισμού κατάρρευσης του περιβλήματος που προκαλείται από την αναλογία του Poisson και το μέγιστο οριζόντιο στρες.
J. Wu et αϊ. καθιέρωσε ένα μοντέλο τεχνητού νευρικού δικτύου (ANN) για την πρόβλεψη σταθερότητας WellBore. Προσδιόρισαν 11 παράγοντες που επηρεάζουν τη σταθερότητα της φρεατίου από τα υπάρχοντα μοντέλα που βασίζονται στη φυσική ως εισροές και το ρυθμό επέκτασης της διαμέτρου WellBore ως έξοδος. Μετά την προπόνηση, χρησιμοποιήθηκε για την πρόβλεψη του ρυθμού επέκτασης της διαμέτρου Wellbore ενός άλλου φρεατίου και συγκρίθηκε με άλλα μοντέλα μηχανικής μάθησης. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι το μοντέλο ANN έχει την καλύτερη απόδοση στην πρόβλεψη του προφίλ διαμέτρου WellBore, παρέχοντας νέες ιδέες για τη μελέτη της υπεράκτιας ρηχής σταθερότητας Wellbore.
Η. Liu et αϊ. με στόχο τον βαθύ ψαμμίτη. Μέσω πολλαπλών τριαξονικών μηχανικών πειραμάτων υπό διαφορετικές συνθήκες περιοριστικής πίεσης, δημιουργήθηκε ένα μοντέλο υπολογισμού της πίεσης κατάρρευσης φρεατίου των βαθιών σχηματισμών ψαμμίτη με βάση το κριτήριο μεταβλητής - παραμέτρου Mohr - Coulomb. Η ακρίβεια των διαφόρων κριτηρίων για την αξιολόγηση της αντοχής του βράχου υπό διαφορετικές συνθήκες περιοριστικής πίεσης συγκρίθηκε, παρέχοντας μια θεωρητική βάση για την ασφαλή και ορθολογική επιλογή της πυκνότητας υγρών γεώτρησης σε βαθιά καθισμένα πηγάδια πετρελαίου και φυσικού αερίου.
Αυτά τα αποτελέσματα της έρευνας αντικατοπτρίζουν πλήρως τις μεγάλες δυνατότητες της μηχανικής μάθησης στην έρευνα πετρελαίου και φυσικού αερίου. Η μηχανική μάθηση μπορεί να επεξεργαστεί μια μεγάλη ποσότητα σύνθετων δεδομένων, γρήγορα και με ακρίβεια να εξελίξει τις πιθανές σχέσεις και τους κανόνες στα δεδομένα και στη συνέχεια να παρέχει πιο επιστημονική και αποτελεσματική απόφαση - υποστήριξη για τη μηχανική πετρελαίου και φυσικού αερίου.
Για παράδειγμα, από την άποψη της πρόβλεψης κατάρρευσης του περιβλήματος, το μοντέλο μηχανικής μάθησης μπορεί να μάθει τους παράγοντες που σχετίζονται με την κατάρρευση των ιστορικών δεδομένων, όπως τα υπόγεια πεδία στρες, οι ιδιότητες των βράχων κλπ. Στη μελέτη της σταθερότητας του φρεατίου, η μηχανική μάθηση είναι χρήσιμη για τη βελτιστοποίηση των παραμέτρων όπως το βάρος της λάσπης, την ταυτοποίηση εύκολα πτυσσόμενων σχηματισμών, τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας της γεώτρησης και τη μείωση του κόστους. Στη μελέτη των μηχανικών ιδιοτήτων του βαθιού καθισμένου ψαμμίτη, η μηχανική μάθηση μπορεί να συνοψίσει τα χαρακτηριστικά μεταβολής και τους νόμους αποτυχίας των μηχανικών παραμέτρων βράχου από ένα μεγάλο ποσό δεδομένων μηχανικών πειράματος, παρέχοντας μια πιο αξιόπιστη θεωρητική βάση για την ανάπτυξη βαθιών πόρων πετρελαίου και φυσικού αερίου.
Συμπερασματικά, ως ισχυρό εργαλείο, η μηχανική μάθηση φέρνει νέες ευκαιρίες και προκλήσεις για τους τομείς της έρευνας, όπως η κατάρρευση του περιβλήματος πετρελαίου και του φυσικού αερίου, η σταθερότητα του φρεατίου και οι μηχανικές ιδιότητες του βαθιού καθιστικού ψαμμίτη. Στο μέλλον, με τη συνεχή πρόοδο της τεχνολογίας μηχανικής μάθησης και της εφαρμογής σε βάθος, αναμένεται να επιτευχθούν περισσότερες ανακαλύψεις και καινοτομίες στον τομέα της εξαγωγής πετρελαίου και φυσικού αερίου, καθιστώντας μεγαλύτερη συμβολή στην αποτελεσματική ανάπτυξη και την ασφαλή εξαγωγή των πόρων πετρελαίου και φυσικού αερίου.