СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕОДНОРОДНОСТИ ПОРОДЫ

1. Компьютерно-реализуемый способ для идентификации регионов в толще пород на площадке скважины, причем компьютерно-реализуемый способ содержит этапы, на которых:
принимают непрерывно данные с площадки скважины;
уменьшают избыточность непрерывных данных, принимаемых с площадки скважины для формирования обработанных данных;
выполняют кластерный анализ с использованием обработанных данных для образования набора кластерных элементов, причем набор кластерных элементов включает в себя разные типы кластерных элементов, которые идентифицируют различия между регионами в толще пород на площадке скважины; и
идентифицируют свойства для каждого типа кластерного элемента в наборе кластерных элементов для формирования модели для площадки скважины, причем этап выполнения содержит этапы, на которых: выбирают несколько кластерных групп обработанных данных; группируют обработанные данные в несколько кластерных групп для формирования сгруппированных данных; выбирают набор местоположений центроида для сгруппированных данных в нескольких кластерных группах; вычисляют расстояния между набором местоположений центроида и сгруппированными данными; и в ответ на вычисление расстояния избирательно изменяют набор местоположений центроида для минимизации расстояния между набором местоположений центроида и сгруппированными данными, причем этап выполнения содержит этапы, на которых: идентифицируют свойства для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов в модели с использованием многомерных данных с площадки скважины, причем многомерные данные содержат, по меньшей мере, одни из непрерывных данных с площадки скважины, непрерывных лабораторных данных, дискретных данных с площадки скважины, и дискретных лабораторных данных, причем способ дополнительно содержит этапы, на которых: получают дополнительные многомерные данные из целевой скважины; и выполняют разбиение на кластеры для создания второй модели для целевой скважины с использованием дополнительных многомерных данных, модели с идентифицированными свойствами, и многомерных данных для площадки скважины, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: генерируют одну или более рекомендаций касательно работы площадки скважины с использованием свойств, идентифицированных для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: реализуют, по меньшей мере, одну из сгенерированных рекомендаций.
2. Способ анализа многомерных данных для площадки скважины, способ, содержащий этапы, на которых: получают многомерные данные с площадки скважины; и в ответ на получение многомерных данных, выполняют кластерный анализ с использованием многомерных данных для формирования набора кластерных элементов, в которых различные типы кластерных элементов внутри набора кластерных элементов идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: идентифицируют каждый кластерный элемент в наборе кластерных элементов с использованием многомерных данных с площадки скважины, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: представляют набор кластерных элементов на дисплее с цветовым кодированием, в котором многомерные данные содержат непрерывные данные с площадки скважины, непрерывные лабораторные данные, дискретные данные с площадки скважины, и дискретные лабораторные данные, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: улучшают многомерные данные, полученные с площадки скважины, до выполнения этапа выполнения, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: идентифицируют минимальное количество наборов данных в многомерных данных, при этом минимальное количество наборов данных снижает избыточность в многомерных данных, используемых при выполнении кластерного анализа, причем этап выполнения содержит этапы, на которых: выбирают несколько кластерных групп для многомерных данных; группируют многомерные данные в несколько кластерных групп для формирования сгруппированных данных; выбирают набор местоположений центроида для сгруппированных данных в нескольких кластерных группах; вычисляют расстояния между наборами местоположений центроида и сгруппированными данными; и после вычисления расстояния избирательно изменяют набор местоположений центроида для минимизации расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированными данными, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: повторяют этапы вычисления и избирательного изменения до тех пор, пока не будет достигнут порог адекватного представления вариабельности входных переменных в сгруппированных данных, причем кластерный анализ выполняется с использованием алгоритма К-средних, причем этап выполнения содержит этап, на котором: идентифицируют свойства для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов, причем этап идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов дополнительно содержит этап, на котором: идентифицируют свойства для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием многомерных данных с площадки скважины, причем этап идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов дополнительно содержит этап, на котором: получают дискретные данные с площадки скважины для каждого типа кластерного элемента в наборе кластерных элементов; и идентифицируют свойства каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием дискретных данных с площадки скважины, причем многомерные данные являются непрерывными данными, и в котором этап идентификации свойств для набора кластерных элементов содержит этап, на котором: идентифицируют свойства для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием непрерывных данных, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: сравнивают многомерные данные с различными типами кластерных элементов в наборе кластерных элементов, причем площадка скважины является эталонной площадкой скважины, и дополнительно содержит этап, на котором: коррелируют многомерные данные, сравненные с различными типами кластерных элементов в наборе кластерных элементов для эталонной площадки скважины с дополнительными многомерными данными для целевой площадки скважины, и где создается вторая модель, содержащая кластерные элементы для целевой площадки скважины, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: соотносят все многомерные данные с эталонным масштабом глубины, причем многомерные данные являются непрерывными данными, причем способ является компьютерно-реализуемым способом, причем способ содержит этап, на котором: генерируют решения относительно работы площадки скважины с использованием свойств, идентифицированных для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов, причем многомерные данные включают в себя боковые пробы, и этапы включают в себя этапы, на которых получают первый керн из боковые пробы с первой ориентацией относительно оси боковые пробы, и получают второй керн из боковые пробы со второй ориентации относительно оси боковые пробы, причем способ дополнительно содержит этап, на котором: получают третий керн боковые пробы с третьей ориентацией относительно оси боковые пробы.
3. Способ для анализа площадки скважины, содержащий этапы, на которых: получают запрос от клиента для выполнения анализа площадки скважины, при этом запрос включает в себя многомерные данные, полученные с площадки скважины; в ответ на получение запроса выполняют кластерный анализ с использованием многомерных данных для формирования набора кластерных элементов, в котором набор кластерных элементов идентифицирует разницы между регионами в толще пород на площадке скважины; и отправляют клиенту результаты, полученные на основании кластерного анализа, при этом клиент использует результаты для выполнения действий на площадке скважины, причем результаты являются графической моделью толщи пород на площадке скважины, и в котором модель включает в себя набор кластеров, причем результаты являются инструкциями, идентифицирующими действия.
4. Способ для получения образцов из боковых проб, способ, содержащий этапы, на которых: идентифицируют множество разных ориентаций относительно оси боковой пробы; и получают множество кернов из боковой пробы на всем множестве разных ориентаций, причем множество разных ориентаций и множество кернов равно трем.
5. Компьютерный программный продукт, содержащий: компьютерно-используемый носитель, имеющий компьютерно-используемый программный код для идентификации регионов в толще пород на площадке скважины, носитель компьютерной программы, содержащий: компьютерно-используемый программный код для приема непрерывных данных с площадки скважины; компьютерно-используемый программный код для уменьшения избыточности в непрерывных данных, полученных с площадки скважины для формирования обработанных данных; компьютерно-используемый программный код для выполнения кластерного анализа с использованием обработанных данных для формирования набора кластерных элементов, где набор кластерных элементов включает в себя различные типы кластерных элементов, которые идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины; и компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого типа кластерного элемента в наборе кластерных элементов для формирования модели для площадки скважины, причем компьютерно-используемый программный код для выполнения кластерного анализа с использованием обработанных данных для формирования набора кластерных элементов, где набор кластерных элементов включает в себя различные типы кластерных элементов, которые идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины, содержит: компьютерно-используемый программный код для выбора нескольких кластерных групп для обработанных данных; компьютерно-используемый программный код для группировки обработанных данных в несколько кластерных групп для формирования сгруппированных данных; компьютерно-используемый программный код для выбора набора местоположений центроида для сгруппированных данных в нескольких кластерных группах; компьютерно-используемый программный код для вычисления расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированных данных; и компьютерно-используемый программный код для избирательного изменения набора местоположений центроида для минимизации расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированными данными после вычисления расстояний, причем компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого типа кластерного элемента в наборе кластерных элементов для формирования модели для площадки скважины содержит: компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов в модели с использованием многомерных данных с буровой установки, причем многомерные данные содержат, по меньшей мере, одни из непрерывных данных с площадки скважины, непрерывных лабораторных данных, дискретных данных с площадки скважины, и дискретных лабораторных данных, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для получения дополнительных многомерных данных из целевой скважины; и компьютерно-используемый программный код для выполнения разбиения кластеров для создания второй модели для целевой скважины с использованием дополнительных многомерных данных, модели с идентифицированными свойствами, и многомерных данных для площадки скважины.
6. Система обработки данных для идентификации регионов в толще пород на площадке скважины, система обработки данных, содержащая: принимающее средство для приема непрерывных данных с площадки скважины; сокращающее средство для уменьшения избыточности непрерывных данных, принятых с площадки скважины, для формирования обработанных данных; средство выполнения для выполнения кластерного анализа с использованием обработанных данных для формирования набора кластерных элементов, где набор кластерных элементов включает в себя различные типы кластерных элементов, которые идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины; и идентифицирующее средство для идентификации свойств для каждого типа кластерных элементов в наборе кластерных элементов для формирования модели для площадки скважины, причем выполняющее средство содержит: первое средство выбора для выбора нескольких кластерных групп для обработанных данных; группирующее средство для группировки обработанных данных в несколько кластерных групп для формирования сгруппированных данных; второе средство выбора для выбора набора местоположений центроида для сгруппированных данных в нескольких кластерных группах; вычисляющее средство для вычисления расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированных данных; и изменяющее средство для избирательного изменения набора местоположений центроида для минимизации расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированными данными после вычисления расстояний, причем идентифицирующее средство содержит: идентифицирующее средство для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов в модели с использованием многомерных данных с буровой установки, причем многомерные данные содержат, по меньшей мере, одни из непрерывных данных с площадки скважины, непрерывных лабораторных данных, дискретных данных с площадки скважины и дискретных лабораторных данных, причем система дополнительно содержит: получающее средство для получения дополнительных многомерных данных из целевой скважины; и выполняющее средство для выполнения разбиения кластеров для создания второй модели для целевой скважины с использованием дополнительных многомерных данных, модели с идентифицированными свойствами и многомерных данных для площадки скважины.
7. Система обработки данных, содержащая: шину; блок связи, подсоединенный к шине; устройство хранения, подсоединенное к шине, при этом устройство хранения включает в себя компьютерно-используемый программный код; и процессор, подсоединенный к шине, где процессор исполняет компьютерно-используемый программный код для приема непрерывных данных с площадки скважины; уменьшения избыточности в непрерывных данных, принятых с площадки скважины для формирования обработанных данных; выполнения кластерного анализа с использованием обработанных данных для формирования набора кластерных элементов, где набор кластерных элементов включает в себя различные типы кластерных элементов, которые идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины; и идентификации свойств для каждого типа кластерных элементов в наборе кластерных элементов для формирования модели для площадки скважины, причем при выполнении компьютерно-используемого программного кода для выполнения кластерного анализа с использованием обработанных данных для формирования набора кластерных элементов, процессор исполняет компьютерно-используемый программный код для выбора нескольких кластерных групп для обработанных данных; группировки обработанных данных в несколько кластерных групп для формирования сгруппированных данных; выбора набора местоположений центроида для сгруппированных данных в нескольких кластерных группах; вычисления расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированных данных; и избирательного изменения набора местоположений центроида для минимизации расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированными данными после вычисления расстояний, причем при выполнении компьютерно-используемого программного кода для идентификации свойств для каждого типа кластерного элемента в наборе кластерных элементов для формирования модели для площадки скважины, процессор исполняет компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов в модели с использованием многомерных данных с буровой установки, причем многомерные данные содержат, по меньшей мере, одни из непрерывных данных с площадки скважины, непрерывных лабораторных данных, дискретных данных с площадки скважины и дискретных лабораторных данных, причем процессор может дополнительно исполнять компьютерно-используемый программный код для получения дополнительных многомерных данных из целевой скважины; и выполнения разбиения кластеров для создания второй модели для целевой скважины с использованием дополнительных многомерных данных, модели с идентифицированными свойствами и многомерных данных для площадки скважины.
8. Компьютерный программный продукт, содержащий: компьютерно-используемый носитель, имеющий компьютерно-используемый программный код для анализа многомерных данных для буровой установки, носитель компьютерной программы, содержащий: компьютерный программный продукт включает в себя компьютерно-используемый программный код для приема многомерных данных с буровой установки и компьютерно-используемый программный код для выполнения кластерного анализа с использованием многомерных данных для формирования набора кластерных элементов, в которых различные типы кластерных элементов внутри набора кластерных элементов идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для идентификации каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием многомерных данных с площадки скважины, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для представления набора кластерных элементов на дисплее с цветовым кодированием, причем многомерные данные содержат непрерывные данные с площадки скважины, непрерывные лабораторные данные, дискретные данные с площадки скважины, и дискретные лабораторные данные, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для улучшения многомерных данных, полученных с площадки скважины, до выполнения компьютерно-используемого программного кода для выполнения кластерного анализа с использованием многомерных данных для формирования наборов кластерных элементов, в которых различные типы кластерных элементов внутри набора кластерных элементов идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для идентификации минимального количества наборов данных в многомерных данных, где минимальное количество наборов данных снижает избыточность в многомерных данных, используемых при выполнении кластерного анализа в котором компьютерно-используемый программный код, в ответ на прием многомерных данных, для выполнения кластерного анализа с использованием многомерных данных для формирования набора кластерных элементов на основе принятых многомерных данных, и в котором различные типы кластерных элементов внутри набора кластерных элементов идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины, содержит: компьютерно-используемый программный код для выбора нескольких кластерных групп для многомерных данных; компьютерно-используемый программный код для группировки многомерных данных в несколько кластерных групп для формирования сгруппированных данных; компьютерно-используемый программный код для выбора набора местоположений центроида для сгруппированных данных в нескольких кластерных группах; компьютерно-используемый программный код для вычисления расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированных данных; и компьютерно-используемый программный код для избирательного изменения набора местоположений центроида для минимизации расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированными данными на основании вычисленных расстояний, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для повторения исполнения компьютерно-используемого программного кода для вычисления расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированных данных; и компьютерно-используемый программный код для избирательного изменения набора местоположений центроида для минимизации расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированными данными на основании вычисленных расстояний, пока не будет достигнут порог адекватного представления вариабельности входных переменных в сгруппированных данных, причем кластерный анализ выполняется с использованием алгоритма К-средних, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов, причем компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов содержит: компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием многомерных данных площадки скважины, причем компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов содержит: компьютерно-используемый программный код для получения дискретных данных площадки скважины для каждого типа кластерного элемента в наборе кластерных элементов и компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием дискретных данных площадки скважины, причем многомерные данные являются непрерывными данными, и в котором компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластера в наборе кластерных элементов содержит: компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием непрерывных данных, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для сравнения многомерных данных с разными типами кластерных элементов в наборе кластерных элементов, причем площадка скважины является эталонной площадкой скважины, и дополнительно содержащий: компьютерно-используемый программный код для коррелирования многомерных данных, сравненных с различными типами кластерных элементов в наборе кластерных элементов для эталонной площадки скважины с дополнительными многомерными данными для целевой площадки скважины, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для соотнесения всех многомерных данных с эталонным масштабом глубины, причем многомерные данные являются непрерывными данными, причем продукт дополнительно содержит: компьютерно-используемый программный код для генерации решения относительно работы площадки скважины с использованием свойств, идентифицированных для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов.
9. Система обработки данных для анализа многомерных данных для площадки скважины, система обработки данных, содержащая: принимающее средство для приема многомерных данных с площадки скважины; и выполняющее средство для выполнения кластерного анализа с использованием многомерных данных для формирования набора кластерных элементов на основе принятых многомерных данных, где различные типы кластерных элементов внутри набора кластерных элементов идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины, причем система дополнительно содержит: идентифицирующее средство для идентификации каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием многомерных данных с площадки скважины, причем система дополнительно содержит: средство для представления набора кластерных элементов на дисплее с цветовым кодированием, причем многомерные данные содержат непрерывные данные с площадки скважины, непрерывные лабораторные данные, дискретные данные с площадки скважины и дискретные лабораторные данные, причем система дополнительно содержит: улучшающее средство для улучшения многомерных данных, полученных с площадки скважины, до выполнения выполняющего средства, причем система дополнительно содержит: идентифицирующее средство для идентификации минимального количества наборов данных в многомерных данных, где минимальное количество наборов данных снижает избыточность в многомерных данных, используемых при выполнении кластерного анализа, причем выполняющее средство содержит: первое средство выбора для выбора нескольких кластерных групп для многомерных данных; группирующее средство для группировки многомерных данных в несколько кластерных групп для формирования сгруппированных данных; второе средство выбора для выбора набора местоположений центроида для сгруппированных данных в нескольких кластерных группах; вычисляющее средство для вычисления расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированных данных; и избирательно изменяющее средство для избирательного изменения набора местоположений центроида для минимизации расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированными данными на основании вычисленных расстояний, причем система дополнительно содержит: повторяющее средство для повторения исполнения вычисляющего средства и избирательно изменяющего средства, пока не будет достигнут порог адекватного представления вариабельности входных переменных в сгруппированных данных, причем кластерный анализ выполняется с использованием алгоритма К-средних, причем система дополнительно содержит: идентифицирующее средство для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов, причем идентифицирующее средство содержит: средство для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием многомерных данных с площадки скважины, причем идентифицирующее средство содержит: средство для получения дискретных данных площадки скважины для каждого типа кластерного элемента в наборе кластерных элементов; и идентифицирующее средство для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием дискретных данных площадки скважины, причем многомерные данные могут быть непрерывными данными, и идентифицирующее средство содержит: средство для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием непрерывных данных, причем система дополнительно содержит: средство для сравнения многомерных данных с разными типами кластерных элементов в наборе кластерных элементов, причем площадка скважины является эталонной площадкой скважины, и дополнительно содержит: средство коррелирования многомерных данных, сравненных с различными типами кластерных элементов в наборе кластерных элементов для эталонной площадки скважины с дополнительными многомерными данными для целевой площадки скважины, и где создается вторая модель, содержащая кластерные элементы для целевой площадки скважины, причем система дополнительно содержит: средство для соотнесения всех многомерных данных с эталонным масштабом глубины, причем многомерные данные являются непрерывными данными, причем система дополнительно содержит: средство для генерации решения относительно работы площадки скважины с использованием свойств, идентифицированных для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов.
10. Система обработки данных, содержащая: шину; блок связи, подсоединенный к шине; устройство хранения, подсоединенное к шине, при этом устройство хранения включает в себя компьютерно-используемый программный код; и процессор, подсоединенный к шине, где процессор исполняет компьютерно-используемый программный код для приема многомерных данных с площадки скважины; и выполнения кластерного анализа с использованием многомерных данных для формирования набора кластерных элементов после получения многомерных данных, где различные типы кластерных элементов в наборе кластерных элементов идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины, причем процессор дополнительно исполняет компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием непрерывных данных, причем процессор дополнительно исполняет компьютерно-используемый программный код для представления набора кластерных элементов на дисплее с цветовым кодированием, причем многомерные данные содержат непрерывные данные с площадки скважины, непрерывные лабораторные данные, дискретные данные с площадки скважины, и дискретные лабораторные данные, причем процессор дополнительно исполняет компьютерно-используемый программный код для улучшения многомерных данных, полученных с площадки скважины, до этапа выполнения, причем процессор дополнительно исполняет компьютерно-используемый программный код для идентификации минимальное количество наборов данных в многомерных данных, где минимальное количество наборов данных снижает избыточность в многомерных данных, используемых при выполнении кластерного анализа, причем при исполнении компьютерно-используемого программного кода для указания целевому процессору выполнять кластерный анализ с использованием многомерных данных для формирования набора кластерных элементов после получения многомерных данных, где различные типы кластерных элементов в наборе кластерных элементов идентифицируют разницы между регионами в толще пород на площадке скважины, процессор исполняет компьютерно-используемый программный код для выбора нескольких кластерных групп для многомерных данных; группировки многомерных данных в несколько кластерных групп для формирования сгруппированных данных; выбора набора местоположений центроида для сгруппированных данных в нескольких кластерных группах; вычисления расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированных данных; и избирательного изменения набора местоположений центроида для минимизации расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированными данными на основании вычисленных расстояний, причем процессор дополнительно исполняет компьютерно-используемый программный код для повторения вычисления расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированных данных; и избирательного изменения набора местоположений центроида для минимизации расстояний между набором местоположений центроида и сгруппированными данными на основании вычисленных расстояний, пока не будет достигнут порог адекватного представления вариабельности входных переменных в сгруппированных данных, причем кластерный анализ выполняется с использованием алгоритма К-средних, причем процессор дополнительно исполняет компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов, причем при исполнении компьютерно-используемого программного кода для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов, процессор исполняет компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием многомерных данных с площадки скважины, причем при исполнении программного кода для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов, процессор исполняет компьютерно-используемый программный код для получения дискретных данных площадки скважины для каждого типа кластерного элемента в наборе кластерных элементов; и идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием дискретных данных площадки скважины, причем многомерные данные являются непрерывными данными, и в котором при исполнении компьютерно-используемого программного кода для идентификации свойств для набора кластерных элементов, процессор исполняет компьютерно-используемый программный код для идентификации свойств для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов с использованием непрерывных данных, причем процессор дополнительно исполняет компьютерно-используемый программный код для сравнения многомерных данных с разными типами кластерных элементов в наборе кластерных элементов, причем площадка скважины является эталонной площадкой скважины, и где процессор дополнительно исполняется компьютерно-используемый программный код для коррелирования многомерных данных, сравненных с различными типами кластерных элементов в наборе кластерных элементов для эталонной площадки скважины с дополнительными многомерными данными для целевой площадки скважины, и где создается вторая модель, содержащая кластерные элементы для целевой площадки скважины, причем процессор дополнительно исполняет компьютерно-используемый программный код для соотнесения всех многомерных данных с эталонным масштабом глубины, причем многомерные данные являются непрерывными данными, причем процессор дополнительно исполняет компьютерно-используемый программный код для генерации решения относительно работы площадки скважины с использованием свойств, идентифицированных для каждого кластерного элемента в наборе кластерных элементов.