Мұнайды ығыстыру мәселесі нейрондық желілер арқылы шешілді. Бакли-Леверетт моделі таңдалды, ол мұнайды сумен ығыстыру процесін сипаттайды. Мұнай, су фазаларының үздіксіздік теңдеуінен және Дарси заңынан тұрады. Міндет-мұнайды ығыстыру мәселесін оңтайландыру. Оңтайландыру үш деңгейде жүзеге асырылады: есептеулерді векторлау; алгоритмді нейрондық желілерді қолдана отырып жүзеге асыру. Жұмыста ұсынылған әдістің ерекшелігі-әдісті жоғары дәлдікпен және ең аз қателіктермен сәйкестендіру, нейрондық желілердің көмегімен шешу. Зерттеу жұмысы сонымен қатар нейрондық және рекуррентті нейрондық желілермен салыстырылған алғашқы жұмыстардың бірі болып табылады. Зерттеу нәтижесінде градиентті жоғарылату жіктеуіштері мен нейрондық желі жоғары дәлдікті көрсетті, сәйкесінше 99,99% және 97,4%. Осы мақсатқа жету үшін 10-класстан 67000-нан астам деректер жиынтығы жасалды. Бұл деректер кеуекті ортадағы мұнайды ығыстыру мәселелерін шешу үшін маңызды. Ұсынылған әдістеме нейрондық желілерге мұнай туралы білімді енгізудің қарапайым және талғампаз тәсілін ұсынады. Бұл нейрондық желілердің ең маңызды екі кемшілігін жояды: үлкен мәліметтер жиынтығына қажеттілік және экстраполяцияның сенімділігі. Ұсынылған принциптерді болашақта сансыз тәсілдермен жинақтауға болады және тікелей және кері мұнай мәселелерін шешу үшін алгоритмдердің жаңа класын құруға әкелуі керек