Использование методов автоматической обработки текстов, в том числе методов классификации полнотекстовых описаний, позволяет достичь существенного снижения трудозатрат при обработке экспериментальных данных. В настоящей работе рассмотрено применение метода автоматической классификации текстов в области обработки и классификации элементов керна и определения литофаций. Литофациями называют одновозрастные геологические тела (отложения), которые по своему составу или строению отличаются от соседних слоев. При проведении оценки нефтегазового потенциала месторождений требуется выполнять построение карт и схем распространения литофаций. Для этого необходимо осуществить классификацию большого количества полнотекстовых описаний участков керна, выполненных специалистами. Алгоритм, представленный в статье, позволяет на основе заданных правил и словарей провести классификацию с учетом порядка и значимости ключевых слов в предложениях. Преимуществами такого подхода являются возможность различать близкие литофации, возможность использования архивных данных, простота настройки на новые классы, адаптация к русскоязычным описаниям кернов и возможность локального использования без необходимости передавать описания кернов сторонним приложениям.
The use of automatic text processing methods, including full-text description classification methods, allows achieving a significant reduction in labor costs when processing experimental data. This paper discusses the use of the automatic text classification method in the field of processing and classifying core elements and determining lithofacies. Lithofacies are coeval geological bodies (deposits) that differ in composition or structure from adjacent layers. When assessing the oil and gas potential of fields, it is necessary to construct maps and diagrams of lithofacies distribution. This requires classifying a large number of full-text descriptions of core sections prepared by specialists. The algorithm presented in the article allows, based on specified rules and dictionaries, to conduct classification taking into account the order and significance of keywords in sentences. The advantages of this approach are: the ability to distinguish between close lithofacies, the ability to use archival data, ease of adjustment to new classes, adaptation to Russian-language core descriptions and the possibility of local use without the need to transfer core descriptions to third-party applications.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.