В статье рассматривается пескопроявление представляет глобальную проблему для скважин, разрабатывающих песчаниковые коллекторы, вызывая снижение добычи вплоть до остановки скважин. Обзор посвящён использованию методов искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования начала пескопроявления. Рассмотрены такие подходы, как искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, оптимизация роя частиц и метод опорных векторов. Модели используют параметры, влияющие на пескопроявление: глубина, акустическое время, дебиты газа и воды, прочность пласта, забойные давления, критическая депрессия, напряжения пород, плотность перфорации и продолжительность безпесчаной добычи. Результаты представлены в форме
