Анализ геофизических данных, полученных в ходе разработки и эксплуатации месторождений углеводородов, позволяет решать задачи прогнозирования нефтеотдачи, определения нефтеноских слоев, управления процессами нефтедобычи.

Специфика задачи – работа с многомерными массивами неоднородно структурированных данных, полученных экспериментальным путем.

Сложность анализа обусловлена несколькими факторами: наличием большого объема количественной и качественной информации по исследуемому месторождению с учетом пространственной распределенности скважин, многомасштабностью и многопеременностью измеряемых показателей каждой скважины с использованием разнотипной контрольно-измерительной аппаратуры, наличием различных факторов влияния на величину и характер измеряемых величин.

В НИЛ решаются задачи разработки и реализации методов классификации данных, полученных в ходе геофизического исследования скважин, моделирования и прогнозирования процессов разработки и эксплуатации месторождений, основанных на применении искусственных нейронных сетей и эволюционного программирования. Разрабатываемые методы и приложения на их основе используют статистические методы: дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ и др. Построение системы поддержки принятия решений при эксплуатации месторождений углеводородов базируется на использовании методов машинного обучения.