Большинство статистических методов прогнозирования нефтедобычи связаны с построением моделей,
основанных на тех или иных предположениях и теоретических выводах. У нейросетевого подхода данные ограничения отсутствуют, и он одинаково применим как для линейных, так и для сложных нелинейных зависимостей и особенно эффективен в анализе данных геологоразведки, когда необходимо выяснить, есть ли зависимость между переменными.
В результате проведенных исследований искусственная нейронная сеть (ИНС) зарекомендовала себя как эффективный инструмент прогнозирования.
В предлагаемой Вашему вниманию статье рассматривается возможность использования современных интеллектуальных систем на основе ИНС для решения прикладных задач в области совершенствования методических подходов к обоснованию проектных уровней добычи и оптимизации систем разработки в сложных геолого-физических условиях на примере карбонатных коллекторов Восточного Ставрополья.