Eines der schwerwiegenden Fehlerereignisse während des Bohrens ist das Anhaften der Bohrschnur. Dies führt zu einem Zeitverlust für die Freigabe des Rohrs und dem Risiko, einen teuren Teil des Rohrs und der Ausrüstung zu verlieren. Daher besteht ein großes Interesse daran, prädiktive Systeme anzuwenden, um festsitzende Rohrvorkommnisse zu vermeiden. Die Reduzierung der Bohrzeit und danach die Kostensenkung können erreicht werden, wenn Unfallzeichen im Voraus erkannt werden. Ein intelligentes System, das eine automatische Analyse der elektronischen Pässe der Öl-und Gasbrunnen des jeweiligen Feldes durchführt, warnt die Bohrcrew vor möglichen festsitzenden Ereignissen während des Bohrens. Bohrunfälle führen zu längeren, kostspieligen Ausfallzeiten und hohen finanziellen Kosten für deren Beseitigung und Liquidation. Die frühzeitige Prognose und Prävention von Komplikationen ist eine wesentliche und dringende Aufgabe, die moderne technische Methoden und Ansätze erfordert, beispielsweise Algorithmen für maschinelles Lernen. Das Forschungsziel stellt eine Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens dar, wie zum Beispiel künstliche neuronale Netze und Zufallsentscheidungswälder für die Vorhersage von Stuck Pipes.