SUN’IY INTELLEKT MODELLARINI OPTIMALLASHTIRISH YORDAMIDA GEOLOGIK MULTIMODAL MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLASH (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2025)
Uglevodorod qidiruvi va rezervuar tavsifida petrofizik xususiyatlarni (o‘tkazuvchanlik, g‘ovaklik) aniq bashoratlash muhim. Ushbu tadqiqot quduq jurnali ma’lumotlaridan foydalangan holda Random Forest, Support Vector Machine va Decision Tree modellarini taqqoslaydi hamda ularning giperparametrlarini Grid Search, Random Search va Bayesian Optimization orqali optimallashtiradi. Ma’lumotlar 70% trening, 15% validatsiya, 15% sinovga bo‘lindi. Modellar MSE, MAE, R² va aniqlik mezonlari bo‘yicha baholandi. Optimallashtirilgan Random Forest eng yuqori aniqlik va barqarorlikni ko‘rsatdi; atribut ahamiyati tahlili geologik xususiyatlarning rolini tasdiqladi. Natijalar sun’iy intellektga asoslangan petrofizik tahlil noaniqliklarni kamaytirishi, uglevodorod resurslarini baholashni yaxshilashi va gibrid hamda chuqur o‘rganish arxitekturalari bo‘yicha kelgusidagi tadqiqotlar uchun asos yaratishini ko‘rsatadi. Yondashuv ekspluatatsiya strategiyalarini rejalash, quduq joylashuvini tanlash va xarajatlarni kamaytirishga xizmat qiluvchi ma’lumotga asoslangan qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkonini beradi.
Keywords: Tayanch vektor mashinasi; Tasodifiy o‘rmon; Qaror daraxti; Petrofizik ma'lumotlar; Giperparametrlarni sozlashq