Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Поиск по журналу

Геология и геофизика

2019 год, номер 11

АВТОМАТИЧЕСКОЕ ВЫДЕЛЕНИЕ ГЕОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ГРАНИЦ ПО ДАННЫМ БОКОВОГО КАРОТАЖНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ ГЛУБОКОЙ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Г.Н. Логинов, А.М. Петров
Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН, 630090, Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 3, Россия
loginovgeorgy@gmail.com
Ключевые слова: Боковое каротажное зондирование, выделение границ, двумерная инверсия, машинное обучение, искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети
Страницы: 1650-1657

Аннотация

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.

DOI: 10.15372/GiG2019134
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину