The object of research, development or design (in Russian) : Объектами исследования являются 270 кубические мини-образцы с размерами 0,125-3 мм разной породы для построения прогнозной модели методами машинного обучения и 4 кубические 7 миллиметровые мини-образцы карбонатной породы для исследования влияния растворения на их микроскопические и макроскопические характеристики.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысаны ретінде машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып болжам жасау моделін құруға қажетті өлшемдері 0,125-3 мм әртүрлі тау жыныстарының 270 текше шағын үлгілері және микроскопиялық және макроскопиялық сипаттамаларына ерудің әсерін зерттеуге қажетті 7 миллиметрлік карбонатты жыныстардың 4 текше шағын үлгілері алынды.

Aim of work (in Russian) : Целью работы является создание компьютерной модели карбонатных образцов до и после их растворения и построение прогнозных моделей абсолютной проницаемости на основе машинного обучения.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты карбонатты тау жыныстарының еруіне дейінгі және кейінгі компьютерлік моделін құру және абсолютті өткізгіштікті болжайтын модельді машиналық оқыту негізінде құрастыру болып табылады.

Методы исследования (на русском) : Методы исследования: фильтрация (удаление шумов) и сегментация изображений, объемный рендеринг, поросетевое моделирование, машинное обучение.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу әдістері болып кескінді сүзгілеу (шуды кетіру) және сегменттеу, көлемдік рендеринг, кеуекті-желілік модельдеу және машиналық оқыту табылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Был проведен обзор литератур по методам машинного обучения, и выбраны регрессоры случайный лес, градиентное улучшение и опорных векторов. Были подготовлены около 300 мини-образцы путем вырезания из образцов более крупного размера и рассчитаны их характеристики с помощью поросетевого моделирования. В мини-образцах, у которых расход кислотного раствора при закачке составил 4 мл/мин, было замечено увеличение количества пор и с большими и с меньшими радиусами. Наибольшие изменения произошли в средних радиусах пор (74%) и горловины пор (37%), связанной пористости (34%) и средней удельной площади поверхности твердого скелета (19%) мини-образцов №1, 3 и 4 которые привели к значительному росту их абсолютной проницаемости (2,5-65 раз). А для мини-образца №2, практически все параметры и их распределения мало изменились. Растворение породы значительно повлияло на распределение пор по размерам. Практически для обоих кислотного раствора и значении расхода закачки, в распределении пор по размерам ярко стало выражаться двухгорбовый закон в результате растворения. Результаты показали, что коэффициент достоверности прогноза для регрессора RF превышает 90% при распределении данных в соотношении 60/40. А максимальные коэффициенты достоверности прогноза у регрессора SV и GB составили 62% и 87%, соответственно. Новизна исследовании связана с построением прогнозной модели на основе машинного обучения с учетом эффекта растворения породы на характеристики пористой среды в масштабе пор.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Машиналық оқыту әдістері бойынша әдеби шолу жасалды және кездейсоқ орман, градиентті жақсарту және тіректі векторлары регрессорлары таңдалды. Ірілеу өлшемді үлгілерден 300дей шағын үлгілер кесіп алынды және олардың сипаттамалары кеуекті желілік модельдеудің көмегімен есептелді. Айдау кезінде қышқылдың шығыны 4 мл/мин болған шағын үлгілерде үлкен де кіші де радиустағы кеуектердің санының артуы байқалды. Ең үлкен өзгерістер №1, 3 и 4 шағын үлгілердің кеуек радиусының (74%), кеуек аузының радиусының (37%), байланысты кеуектіліктің (34%) және қатты скелеттің өзіндік бетінің ауданының (19%) орташа мәндерінде байқалды және бұл олар абсолютті өткізгіштіктерінің айтарлықтай артуына (2,5-65 есе) алып келді. Ал №2 шағын үлгі үшін түгелдей дерлік параметрлер және олардың таралуы аз өзгеріске ұшырады. Тау жынысының еруі кеуектердің таралуына айтарлықтай әсер етті. Қышқылдың екі түрі үшін де олардың айдау шығындары үшін де ерудің нәтижесінде кеуектердің таралуында екіөркештілік заңдылықтың айқындала түсетіні байқалды. Зерттеу нәтижелері мәліметтердің 60/40 қатынасында RF регрессорының болжауының дәлдік коэффициенті 90%-дан асатынын көрсетті. Ал SV және GB регрессорлары үшін болжаудың максималды дәлдік коэффициенттері сәйкесінше 62% және 87%-ды құрады. Зерттеудің жаңалығы тау жынысының еруінің кеуекті ортаның сипаттамаларына әсерін кеуек масштабында ескеретін машиналық оқыту негізінде құрылған болжам моделі болып табылады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основные конструктивные и технико-экономические показатели. Размеры использованных кубических мини-образцов для машинного обучения составили 0,125-3 мм, а для изучения влияния растворения на характеристики карбонатной породы составили около 7 мм.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Негізгі конструктивтік және техникалық-экономикалық көрсеткіштер. Машиналық оқытуға қолданылған шағын текше үлгілердің өлшемдері 0,125-3 мм, ал ерудің карбонатты тау жыныстарының сипаттамаларына әсерін зерттеуге қолданылғандарының өлшемдері 7 мм шамасында болды.

Level of implementation (in Russian) : Степень внедрения. В отчетный период не предусмотрены внедрения.

Level of implementation (in Kazakh) : Ендіру дәрежесі. Есептік уақыт аралығында ендіру қарастырылмаған.

Efficiency (in Russian) : Эффективность. Результаты проекта будут способствовать снижению трудозатрат и временных затрат компаний-поставщиков на проведение физических экспериментов путем частичной замены экспериментов и разработки методик определения основных характеристик пористой среды, что позволит компаниям эффективно распределять свои затраты на эксперименты.

Efficiency (in Kazakh) : Тиімділігі. Жобаның нәтижелері экспериментті ішінара ауыстыру және кеуекті ортаның негізгі сипаттамаларын анықтау әдістерін әзірлеу арқылы жеткізуші компаниялардың физикалық эксперименттерді жүргізуге жұмсалатын еңбек және уақыт шығындарын азайтуға көмектеседі, бұл компанияларға эксперименттерге өз шығындарын тиімді бөлуге мүмкіндік береді.

Field of application (in Russian) : Областью применения результатов являются производственная деятельность компаний по расчету абсолютной и относительных фазовых проницаемостей при течении двухфазной жидкости в пористой среде, а также в виде учебных материалов в ВУЗах.

Field of application (in Kazakh) : Нәтижелердің қолданылу аясы компаниялардың екіфазалы сұйықтың кеуекті ортадағы ағысы кезінде абсолютті және салыстырмалы фазалық өткізгіштіктерді есептеу қызметтерінде, сонымен қатар оқу құралдары ретінде ЖООда қолданылады.