В статье рассматривается новый подход к обработке данных бокового сканирующего каротажа в процессе бурения на основе комбинации трехмерного численного моделирования и сверточных нейронных сетей. Подготовлен набор данных для обучения нейронных сетей, содержащий реалистичные синтетические имиджи удельного электрического сопротивления и разметку границ геоэлектрических слоев, учитывающую истинные значения параметров их пространственной ориентации. С применением сверточных нейронных сетей разработаны и программно реализованы два алгоритма: подавления случайных помех и детектирования границ пластов на имиджах удельного электрического сопротивления. Разработанные алгоритмы позволяют оперативно и точно обрабатывать большие объемы данных, при этом, благодаря отсутствию в архитектурах нейронных сетей полносвязных слоев, возможна обработка имиджей удельного электрического сопротивления произвольной протяженности.
