ИЕРАРХИЧЕСКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗА СВОЙСТВ КОЛЛЕКТОРОВ НЕФТИ И ГАЗА ПО СКВАЖИННЫМ И СЕЙСМИЧЕСКИМ ДАННЫМ
И.И. Приезжев 1,2, Д.А. Данько 1, А.Н. Онищенко 2
1 Российский государственный университет нефти и газа (научно-исследовательский университет) имени И.М. Губкина, Москва, Россия
2 ООО «Лаборатория Приезжева», Москва, Россия
Ключевые слова: нейронные сети, сейсморазведка, интерпретация, викуловская свита, нефть и газ, Западная Сибирь
Аннотация
В работе предложен метод иерархических нейронных сетей, основанный на методе «ближайшего соседа» с предварительной кластеризацией исходного обучающего массива и построением поискового кластерного дерева решений. Метод является серьезной альтернативой нейросетевым технологиям с глубоким обучением и имеет ряд преимуществ: в скорости обучения, идентификации объектов с низкой степенью подобия, способности к генерализации и дообучению. Опробование метода иерархических нейронных сетей на реальных данных Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции показало эффективность и быстроту прогноза нефтенасыщения в интервале викуловской свиты по сравнению с инверсионными подходами количественной интерпретации данных сейсморазведки при достаточно схожих геологических результатах. Это характеризует предложенный метод иерархических нейронных сетей как эффективный инструмент количественной интерпретации данных сейсморазведки для решения геологических задач.
DOI: 10.15372/GiG2024141 |
