ИЕРАРХИЧЕСКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗА СВОЙСТВ КОЛЛЕКТОРОВ НЕФТИ И ГАЗА ПО СКВАЖИННЫМ И СЕЙСМИЧЕСКИМ ДАННЫМ
И.И. Приезжев1,2, Д.А. Данько1, А.Н. Онищенко2
1Российский государственный научно-исследовательский университет нефти и газа им. И.М. Губкина, Москва, Россия
danko.d@gubkin.ru
2ООО «Лаборатория Приезжева», Москва, Россия
Ключевые слова: Нейронные сети, сейсморазведка, интерпретация, викуловская свита, нефть и газ, Западная Сибирь
Страницы: 131-140
Аннотация
Представлен метод иерархических нейронных сетей, основанный на методе «ближайшего соседа» с предварительной кластеризацией исходного обучающего массива и построением поискового кластерного дерева решений, который 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. Его опробование 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
EDN: QHBLVO
|
