Боковое каротажное зондирование (БКЗ) - единственный на сегодняшний день широко применяемый российский метод электрометрии, чувствительный к вертикальному удельному электрическому сопротивлению (УЭС) в вертикальных скважинах. Однако интерпретация данных этого метода, измеренных в тонкослоистых разрезах, сложна и требует привлечения ресурсоемких алгоритмов численного моделирования. Развитие вычислительных методов и увеличение производительности компьютеров позволяют сегодня проводить инверсию данных БКЗ в классе двумерных осесимметричных моделей. Из-за большого количества сложностей, связанных с нелокальностью отклика приборов и их асимметрией, этот процесс требует активного участия интерпретатора. Одной из первых проблем является создание начального приближения геоэлектрической модели - разбиение целевого интервала на пласты, в пределах которых свойства среды можно считать неизменными по вертикали, так как сигналы БКЗ имеют очень сложный вид на интервалах переслаивания различных по УЭС пород. В работе предлагается использование полносвязной сверточной искусственной нейронной сети для автоматического создания пластовой разбивки, пригодной для построения начального приближения геоэлектрической модели для двумерной инверсии данных БКЗ, в том числе с определением вертикального УЭС. Нейронная сеть обучена и протестирована на синтетических и практических данных, измеренных в Западной Сибири. По результатам тестирования установлена работоспособность предлагаемого подхода.
