Судећи по литератури, многе студије су истражиле из различите перспективе користећи технологију учења машина.
Н. Мохамадиан и др. Конструисани геомеханички модел кроз лабораторијске статичке и динамичке механичке тестове и развијене и обучавају два хибридна модела неуронске мреже (МЛП - ГА и МЛП - ПСО) да би предвидјели Поиссонов однос и максимални хоризонтални стрес. Резултати показују да МЛП - ПСО модел има више предности у предвиђању кључних геомеханичких променљивих, а његова ефикасност и практичност су доказани у практичним апликацијама, које снажно подржава разумевање механизма колапса кућишта узроковано поиссоновим коефицијером и максималним хоризонталним стресом.
Ј. Ву и др. Основао је модел вештачке неуронске мреже (АНР) за прогноље за добротворбе за добровољност. Одлучили су да 11 фактора утичу на добровољну стабилност са постојећих модела заснованих на физици као уноса и брзина експанзије у протеривању у промјеру у доброј пречнику као излаз. Након тренинга, коришћено је за предвиђање брзине експанзије промјера у доброте и у поређењу са другим моделима за учење машина. Резултати показују да АНН модел има најбоље перформансе у предвиђању профила промјера у веллборе-у, пружајући нове идеје за проучавање на морској сличној добробитској стабилности.
Х. Лиу ет ал. усмерен на дубоко седеће пешчењак. Кроз више групе Триаксијални механички експерименти у различитим условима притиска, израчунавајући модел веллборе је успостављен притисак дубоког сједећег пешчане формирању на основу променљиве - параметра МУР - Критеријум Цоуломб. Тачност различитих критеријума у процени снаге стене у односу на различите услове за затварање притиска била је упоређена, пружајући теоријску основу за сигуран и рационалан избор густине течности у бушилици у дубоког седеће уље и гасним бунарима.
Ови резултати истраживања у потпуности одражавају велики потенцијал учења машина у истраживању доброг и гаса. Машинско учење може да обради велику количину сложених података, брзо и тачно мине потенцијалне односе и правила у подацима, а затим пружилију научну и ефикасну одлуку - подршку доброг и гасног инжењеринга нафте и гаса.
На пример, у погледу предвиђања колапса кућишта, модел учења машине може научити кућиште - фактори који се односе на срушавање у историјским подацима, као што су подземна стресна поља, роцк Својства итд., Изградите тачан модел предвиђања, дају рано упозорење о ризику колапса у кући и осигурало је сигуран напредак срушених операција бушења. У проучавању улборе стабилности, машинско учење је корисно за оптимизацију параметара као што су тежина блата, идентификовање лако наборивих формација, побољшање ефикасности бушења и смањење трошкова. У проучавању механичких својстава дубоког седећег пешчењака, учење машине може сумирати карактеристике варијације и неуспјех закона механичких параметара од велике количине механичких података о експерименту, пружајући поузданији теоријску основу за развој дубоког и гасних ресурса.
Закључно, као моћан алат, машинско учење доноси нове могућности и изазове истраживачким пољима као што су колапс нафте и гасног кућишта, будно стабилност и механичка својства дубоког седећег пешчењака. У будућности, уз континуирани напредак технологије у учењу машине и дубинске пријаве очекује се да ће се постићи више пробоја и иновација у области екстракције нафте и гаса, што омогућава већи допринос ефикасном развоју и сигурном вађењем ресурса нафте и гаса.