Реалізація рішення задачі витіснення нафти з використанням класифікаторів машинного навчання і нейронних мереж

The problem of oil displacement was solved using neural networks and machine learning classifiers. The Buckley-Leverett model is selected, which describes the process of oil displacement by water. It consists of the equation of continuity of oil, water phases and Darcy’s law. The challenge is to optimize the oil displacement problem. Optimization will be performed at three levels: vectorization of calculations; implementation of classical algorithms; implementation of the algorithm using neural networks. A feature of the method proposed in the work is the identification of the method with high accuracy and the smallest errors, comparing the results of machine learning classifiers and types of neural networks. The research paper is also one of the first papers in which a comparison was made with machine learning classifiers and neural and recurrent neural networks. The classification was carried out according to three classification algorithms, such as decision tree, support vector machine (SVM) and gradient boosting. As a result of the study, the Gradient Boosting classifier and the neural network showed high accuracy, respectively 99.99 % and 97.4 %. The recurrent neural network trained faster than the others. The SVM classifier has the lowest accuracy score. To achieve this goal, a dataset was created containing over 67,000 data for class 10. These data are important for the problems of oil displacement in porous media. The proposed methodology provides a simple and elegant way to instill oil knowledge into machine learning algorithms. This removes two of the most significant drawbacks of machine learning algorithms: the need for large datasets and the robustness of extrapolation. The presented principles can be generalized in countless ways in the future and should lead to a new class of algorithms for solving both forward and inverse oil problemsЗадача вытеснения нефти была решена с помощью нейронных сетей и классификаторов машинного обучения. Была выбрана модель Баклея-Леверетта, описывающая процесс вытеснения нефти водой. Она состоит из уравнения непрерывности нефтяной, водной фаз и закона Дарси. Задача заключается в оптимизации проблемы вытеснения нефти. Оптимизация будет осуществляться на трех уровнях: векторизация вычислений; реализация классических алгоритмов; реализация алгоритма с использованием нейронных сетей. Особенностью предложенного в работе метода является определение метода с высокой точностью и наименьшими погрешностями путём сравнения результатов классификаторов машинного обучения и типов нейронных сетей. Данная исследовательская работа также является одной из первых работ, в которой было проведено сравнение классификаторов машинного обучения и нейронных и рекуррентных нейронных сетей. Классификация проводилась в соответствии с тремя алгоритмами классификации, такими как дерево решений, метод опорных векторов (SVM) и градиентный бустинг. В результате исследования классификатор градиентного бустинга и нейронная сеть показали высокую точность, 99,99 % и 97,4 % соответственно. Рекуррентная нейронная сеть обучалась быстрее остальных. Классификатор SVM имеет самый низкий показатель точности. Для достижения этой цели был создан набор данных, содержащий более 67 000 данных для класса 10. Эти данные важны для решения задач вытеснения нефти в пористых средах. Предлагаемый метод обеспечивает простой и изящный способ внедрения знаний о нефти в алгоритмы машинного обучения. Таким образом, устраняются два наиболее существенных недостатка алгоритмов машинного обучения: необходимость в больших наборах данных и робастность экстраполяции. Представленные принципы могут быть обобщены бесчисленным множеством способов в будущем и должны привести к созданию нового класса алгоритмов для решения как прямых, так и обратных нефтяных задачЗадача витіснення нафти була вирішена за допомогою нейронних мереж і класифікаторів машинного навчання. Була обрана модель Баклея-Леверетта, що описує процес витіснення нафти водою. Вона складається з рівняння безперервності нафтової, водної фаз і закону Дарсі. Задача полягає в оптимізації проблеми витіснення нафти. Оптимізація здійснюватиметься на трьох рівнях: векторизація обчислень; реалізація класичних алгоритмів; реалізація алгоритму з використанням нейронних мереж. Особливістю запропонованого в роботі методу є визначення методу з високою точністю і найменшими похибками шляхом порівняння результатів класифікаторів машинного навчання і типів нейронних мереж. Дана дослідницька робота також є однією з перших робіт, в якій було проведено порівняння класифікаторів машинного навчання і нейронних і рекурентних нейронних мереж. Класифікація проводилася відповідно до трьох алгоритмів класифікації, таких як дерево рішень, метод опорних векторів (SVM) і градієнтний бустинг. В результаті дослідження класифікатор градієнтного бустингу і нейронна мережа показали високу точність, 99,99 % і 97,4 % відповідно. Рекурентна нейронна мережа навчалася швидше за інших. Класифікатор SVM має найнижчий показник точності. Для досягнення цієї мети був створений набір даних, що містить понад 67000 даних для класу 10. Ці дані важливі для вирішення задач витіснення нафти в пористих середовищах. Запропонований метод забезпечує простий і витончений спосіб впровадження знань про нафту в алгоритми машинного навчання. Таким чином, усуваються два найбільш істотних недоліки алгоритмів машинного навчання: необхідність у великих наборах даних і робастність екстраполяції. Представлені принципи можуть бути узагальнені незліченною кількістю способів у майбутньому і повинні призвести до створення нового класу алгоритмів для вирішення як прямих, так і зворотних зада

Implementation of the Solution to the Oil Displacement Problem Using Machine Learning Classifiers and Neural Networks

The problem of oil displacement was solved using neural networks and machine learning classifiers. The Buckley-Leverett model is selected, which describes the process of oil displacement by water. It consists of the equation of continuity of oil, water phases and Darcy's law. The challenge is to optimize the oil displacement problem. Optimization will be performed at three levels: vectorization of calculations; implementation of classical algorithms; implementation of the algorithm using neural networks. A feature of the method proposed in the work is the identification of the method with high accuracy and the smallest errors, comparing the results of machine learning classifiers and types of neural networks. The research paper is also one of the first papers in which a comparison was made with machine learning classifiers and neural and recurrent neural networks. The classification was carried out according to three classification algorithms, such as decision tree, support vector machine (SVM) and gradient boosting. As a result of the study, the Gradient Boosting classifier and the neural network showed high accuracy, respectively 99.99 % and 97.4 %. The recurrent neural network trained Faster than the others. The SVM classifier has the lowest accuracy score. To achieve this goal, a dataset was created containing over 67,000 data for class 10. These data are important for the problems of oil displacement in porous media. The proposed methodology provides a simple and elegant way to instill oil knowledge into machine learning algorithms. This removes two of the most significant drawbacks of machine learning algorithms: the need for large datasets and the robustness of extrapolation. The presented principles can be generalized in countless ways in the future and should lead to a new class of algorithms for solving both forward and inverse oil problem