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

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 52.86.227.103
    [SESS_TIME] => 1711714630
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 72cdae4303a0057fda3b131ae817d0a2
    [UNIQUE_KEY] => 9378d941b117b1dd23dc8839ad16aa9a
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Геология и геофизика

2023 год, номер 1

НЕИТЕРАЦИОННАЯ ДВУМЕРНАЯ ИНВЕРСИЯ ДАННЫХ БОКОВОГО КАРОТАЖНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

К.Н. Даниловский1,2, А.М. Петров1,2, О.О. Асанов1,2, К.В. Сухорукова1,2
1Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН, Новосибирск, Россия
danilovskiikn@ipgg.sbras.ru
2Сибирский научно-исследовательский институт геологии, геофизики и минерального сырья, Новосибирск, Россия
Ключевые слова: Сложнопостроенные отложения, детальные геоэлектрические модели, боковое каротажное зондирование, 2D инверсия, неитерационная инверсия, экспресс-инверсия, искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети
Страницы: 133-141

Аннотация

Работа посвящена развитию методико-алгоритмического обеспечения количественной интерпретации данных электрокаротажа нефтяных скважин. Рассматриваются результаты применения нейросетевого подхода к инверсии данных электрокаротажа, измеренных на интервалах, сложенных маломощными контрастными по электрофизическим свойствам пластами. Возможности предлагаемого подхода демонстрируются на примере алгоритма неитерационной экспресс-инверсии данных бокового каротажного зондирования (БКЗ) - одного из основных зондирующих методов электрометрии, широко применяющегося на территории СНГ при исследовании нефтяных скважин. Известна сложность интерпретации данных БКЗ: на сигналы нефокусированных градиент-зондов метода могут оказывать существенное влияние свойства среды значительно выше и ниже точки измерения. Разработанный алгоритм основан на инверсии каротажных диаграмм на интервале скважины в параметры двумерной осесимметричной модели среды, что позволяет естественным образом учитывать влияние вмещающих пород и скважинных условий. Переход от стандартной попластовой параметризации разреза к непрерывному распределению свойств по вертикали позволяет извлекать значимую информацию из измерений в каждой точке по глубине с построением высокоразрешенных геоэлектрических моделей отложений. Неитерационный характер алгоритма обеспечивает высокое быстродействие, что открывает возможности использования преимуществ 2D инверсии для повышения достоверности результатов оперативной интерпретации. Апробация алгоритма на практических данных, полученных в скважинах на месторождениях Западной Сибири, выявила область его максимальной эффективности - исследование свойств непроницаемых и слабопроницаемых отложений, таких как сложные глинистые покрышки и битуминозные отложения баженовской свиты. При высоком качестве входных практических данных алгоритм эффективен и для исследования проницаемых терригенных отложений.

DOI: 10.15372/GiG2022103
EDN: ZRGCKI
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину