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] => 3.138.69.45
    [SESS_TIME] => 1715412568
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 09b9145e75e95315c94007358c8768bf
    [UNIQUE_KEY] => 23f3e6a5e17ba99f88c2508e7b52310d
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Геология и геофизика

2023 год, номер 9

СПОСОБ УЧЕТА ВЛИЯНИЯ ВМЕЩАЮЩИХ ПОРОД НА СИГНАЛЫ ЭЛЕКТРОКАРОТАЖА НА ОСНОВЕ СВЕРТОЧНОЙ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

А.Р. Леоненко, А.М. Петров, К.Н. Даниловский
Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН, Новосибирск, Россия
leonenkoar@ipgg.sbras.ru
Ключевые слова: Геофизические исследования в скважинах, электрокаротаж, ВИКИЗ, влияние вмещающих пород, повышение разрешающей способности, машинное обучение, искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети, численная инверсия
Страницы: 1270-1278

Аннотация

Интегральный характер отклика геологической среды на возбуждаемое электрокаротажными приборами поле приводит к тому, что на измерение напротив целевого пласта могут оказывать значительное влияние вмещающие его отложения. Особенно остро эта проблема встает при исследовании сложнопостроенных объектов, сложенных переслаиванием контрастных по свойствам маломощных пластов. Известны различные подходы к учету влияния вмещающих пород на сигналы каротажа от введения палеточных поправок до повышения разрешенности измеренных сигналов на основе операции деконволюции и применения продвинутых алгоритмов численной инверсии данных, позволяющих учесть вертикальную неоднородность разреза на уровне базовой модели среды. Наилучший результат достижим при использовании инструментария инверсии, однако высокая трудо- и ресурсоемкость подхода ограничивает его широкое применение. Подход на основе операции деконволюции не обладает этими недостатками, однако не позволяет учесть влияние на формы измеряемых сигналов радиального изменения свойств среды. В работе исследуется возможность использования искусственных нейронных сетей (ИНС) для повышения вертикальной разрешенности измеряемых каротажных данных. Предлагаемый подход основывается на предположении о существовании преобразования, сходного с деконволюцией, но учитывающего, в том числе и возможное изменение свойств среды в радиальном направлении. Эффективность данного подхода демонстрируется на примере алгоритма учета влияния вмещающих пород на сигналы высокочастотного индукционного каротажного изопараметрического зондирования (ВИКИЗ) - метода электрокаротажа, повсеместно применяемого на территории СНГ для исследования отложений, вскрытых нефтяными и газовыми скважинами. Апробация разработанного алгоритма с оценкой качества трансформации сигналов выполнена на практических данных ВИКИЗ, полученных в скважине Федоровского месторождения (Широтное Приобье).

DOI: 10.15372/GiG2023113
EDN: ZCEQFC
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину