Hal-hazırkı vaxta qədər quyuların qazılması haqqında məlumatların alınması və istifadə olunmasına dair çoxlu sayda tədqiqatların toplanması müşahidə olunur. Həmin məlumatların keyfiyyətindən qazıma zamanı qəbul edilən qərarların düzgünlüyü asılıdır. Qeyd etmək lazımdır ki, qazımada əldə edilən məlumatların keyfiyyətini burada mövcud olan müxtəlif növlü qeyri- müəyyənliklər nəzərəçarpan dərəcədə aşağı salır. Buna görə də alınan ilkin məlumatın statistik emala ehtiyacı vardır. Bu baxımdan təqdim olun-muş məqalə statistik üsullar və qeyri-səlis məntiq əsasında qazıma zamanı aparılan geoloji-texnoloji tədqiqat nəticələrindən istifadə etməklə kəsilişin litoloji-tutum parametrləri və mexaniki xassə göstəricilərinin proqnozu, bunların vasitəsilə kəsilişin bircins interval-lara bölünməsi məsələsinə həsr olunmuşdur. Qeyd olunmuş üsullar və bir qədər əvvəl təklif olunmuş hesablama sxeminin tətbiqi ilə bir neçə quyu məlumatı üzərində hesablamalar aparılmışdır. Geoloji-texnoloji tədqiqat məlumatına əsasən süxurların qazılma qabiliyyəti göstəricisinin və müxtəlif bircins intervalların sərhədlərinin dəqiqləşdirilməsi üzrə hesablama nəticələri məqalədə öz əksini tap-mışdır. Burada sərhədləri təyin edərkən süxurların xassə göstəriciləri üzərində müvafiq emal aparılmış, qeyri-səlis ehtimallar təyin edilmiş, nəticədə həmin ehtimallar arasında harmonik orta kəmiyyət təyin olunmuşdur. Bunun qiymətinin dəyişməsi əsasında kəsiliş üzrə bircins intervallar arasında sərhədlər müəyyənləşdirilmişdir. Məqalədə qazıma zamanı aparılan karotaj kompleksi əsasında sü-xurların xassələri ilə əlaqədar dağıdılma qabiliyyətinin qiymətləndirilməsi üçün hesablama sxemi təklif olunmuşdur. Qazıma zamanı quyuların geofiziki tədqiqatlarına əsasən kəsilişin litologiyası dəqiqləşdirilmişdir. Təklif olunmuş və konkret quyu timsalında həyata keçirilmiş metodika informasiya çatışmazlığı şəraitində qazıma zamanı geoloji kəsilişlərin daha dəqiq və dərindən öyrənilməsinə im-kan verir və bu da qərarların qəbulu zamanı mühüm rol oynayır.

 

Brown D.F., Cuddy S.J., Garmendia-Doval A.B., McСall J.A.W. The prediction of permeability in oil-bearing strata using genetic algorithms. In: Materials of the Third IASTED International Conference Artificial Intelligence and Soft Computing, Banff, Alberta, Canada, July 24-26, 2000, https: //www.researchgate.net/publication/220909228_The_Prediction_of_Permeability_in_Oil-Bearing_Strata_using_Genetic _Algorithms.

Cuddy S.J. and Glover P.W.J. The application of fuzzy logic and genetic algorithms to reservoir characterization and modeling. Soft Computing for Reservoir Characterization and Modeling, No. 1, 2002, pp. 219-241.

Efendiyev G.M., Djafarova N.M., Djevanshir R.D. The optimum decision in cutting-type drilling bits selection with regard to their operating conditions and the vagueness of the task posed. Energy sources, Vol. 13, No. 2, 1991, pp. 243-250.

Efendiyev G., Isayev R., Piriverdiyev I. Decision-making while drilling wells based on the results of modeling the characteristics of rocks using probabilistic-statistical methods and fuzzy logic. ISAIC 2020, Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1828, 2021, https://iopscience.iop.org/article/ 10.1088/1742-6596/1828/1/012016/pdf

Efendiyev G.M., Kuliyev H.H., Piriverdiyev I.A. et al. Methods and tools to improve the quality of information in decision-making in well drilling management. In proceeding of scientific papers: Rock destruction and metalworking tools – techniques and technology for their production and use. Ki-ev, V. Bakul Institute for Superhard Materials, Vol. 22, 2019, pp. 52-62 (in Russian).

Efendiyev G.M., Mammadov P.Z., Piriverdiyev I.A. Modeling and evaluation of rock properties based on integrated logging while drilling with the use of statistical methods and fuzzy logic. 10th International Conference on Theory and Application of Soft Computing, Computing with Words and Perceptions – ICSCCW-2019. Advances in intelligent systems and computing book series (AISC), Vol. 1095, 2020, pp. 503-511.

Fang J.H. and Chen H.C. Fuzzy modeling and the prediction of porosity and permeability from the compositional and textural attributes of sandstone. Journal of Petroleum Geology, Vol. 20, No. 2, 1997, pp. 185-204.

Freund J.E. and Walpole R.E. Mathematical Statistics. Prentice-Hall. New Jersey, 1980, 548 p.

Piriverdiyev I.A. Division of the geological section into homo-geneous drillability intervals based on the results of modeling the properties of rocks in the drilling process. ANAS Transactions, Earth Sciences, No. 2, 2020, pp. 33-39.

Rodionov D.A. Statistical methods of distinguishing geological objects by a set of features. Nedra. Moscow, 1968, 158 p. (in Russian).

Zadeh L. Fuzzy Sets. Information and Control, No. 8, 1965, pp. 338-353.