Разработка инструментов интеллектуального анализа сейсмических данных для выявления параметров естественной трещиноватости горных пород
Сейсмические атрибуты – мощный инструмент визуализации изменения геологических особенностей пород на больших глубинах. Атрибуты, ассоциируемые с естественной трещиноватостью пород, имеют характерный рисунок в виде линеаментов, что удобно для качественного анализа данных. Требуется разработать адаптивный алгоритм, который будет количественно оценивать параметры трещиноватости.
Обозначения и сокращения ……………………………………………………………………….. 16
Введение ………………………………………………………………………………………………….. 17
1 Разработка инструментов интеллектуального анализа сейсмических данных
для выявления параметров естественной трещиноватости горных пород ……… 20
1.1 Исходные данные ………………………………………………………………………………… 20
1.2 Подготовка данных ……………………………………………………………………………… 24
1.3 Построение карт плотности трещиноватости …………………………………………. 27
1.4 Построение роз-диаграмм азимутальной направленности ………………………. 30
1.5 Оценка точности алгоритмов интерпретации на основе сравнения с ручной
интерпретацией и с данными пластового микросканера. ……………………………… 35
2 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение ……. 38
2.1 Предпроектный анализ…………………………………………………………………………. 38
2.1.1 Потенциальные потребители разработки …………………………………………….. 38
2.1.2 Технология QuaD………………………………………………………………………………. 38
2.1.3 SWOT-анализ ……………………………………………………………………………………. 39
2.1.4 Оценка готовности разработки к коммерциализации …………………………… 41
2.2 Инициация разработки …………………………………………………………………………. 42
2.3 Планирование управления разработкой …………………………………………………. 44
2.3.1 Иерархическая структура работ …………………………………………………………. 44
2.3.2 План разработки ……………………………………………………………………………….. 45
2.3.2.1 Разработка графика проведения разработки ……………………………………… 47
2.3.3 Бюджет разработки……………………………………………………………………………. 48
2.3.3.1 Материальные расходы …………………………………………………………………… 48
2.3.3.2 Основная заработная плата исполнителей темы ……………………………….. 48
2.3.3.3 Дополнительная заработная плата исполнителей темы ……………………… 50
2.3.3.4 Отчисления во внебюджетные фонды………………………………………………. 51
2.3.3.5 Накладные расходы ………………………………………………………………………… 51
2.3.3.5 Формирование бюджета затрат на разработку ………………………………….. 52
2.3.4 Риски разработки ………………………………………………………………………………. 52
2.4 Экономическая эффективность …………………………………………………………….. 53
2.5 Выводы по разделу ………………………………………………………………………………. 54
3 Социальная ответственность …………………………………………………………………… 55
3.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности …………. 55
3.1.1 Специальные правовые нормы трудового законодательства ………………… 55
3.1.2 Организационные мероприятия при компоновке рабочей зоны ……………. 55
3.2 Производственная безопасность …………………………………………………………… 56
3.2.1 Анализ выявленных вредных и опасных факторов, которые могут
возникнуть на рабочем месте …………………………………………………………………….. 57
3.2.1.1 Повышенный уровень шума ……………………………………………………………. 57
3.2.1.2 Умственное перенапряжение …………………………………………………………… 59
3.2.1.3 Недостаточная освещенность рабочей зоны ……………………………………… 60
3.2.1.4 Повышенное значение напряжения в электрической цепи …………………. 63
3.2.1.5 Статические физические перегрузки, связанные с рабочей позой ………. 65
3.2.1.6 Перенапряжение зрительного анализатора ……………………………………….. 66
3.2.1.7 Отклонение параметров микроклимата ……………………………………………. 67
3.2.3 Обоснование мероприятий по защите исследователя от действия опасных и
вредных факторов …………………………………………………………………………………….. 68
3.3 Экологическая безопасность ………………………………………………………………… 69
3.3.1 Анализ влияния объекта исследования на окружающую среду …………….. 69
3.3.2 Анализ влияния процесса исследования на окружающую среду …………… 69
3.3.3 Обоснование мероприятий по защите окружающей среды …………………… 70
3.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ………………………………………………. 71
3.4.1 Анализ возможных ЧС, которые может инициировать объект исследования
………………………………………………………………………………………………………………… 71
3.4.2 Анализ вероятных ЧС, которые могут возникнуть на рабочем месте при
проведении исследований………………………………………………………………………….. 71
3.4.3 Обоснование мероприятий по предотвращению ЧС и разработка порядка
действий в случае возникновения ЧС …………………………………………………………. 71
3.5 Выводы по разделу ………………………………………………………………………………. 72
Заключение ………………………………………………………………………………………………. 74
Список публикаций и научных достижений ……………………………………………….. 76
Список используемых источников ……………………………………………………………… 77
Приложение А ………………………………………………………………………………………….. 78
1 The technical overview……………………………………………………………………………… 79
1.1 Pandas library ……………………………………………………………………………………….. 79
1.2 NumPy library ………………………………………………………………………………………. 80
1.3 Matplotlib library ………………………………………………………………………………….. 81
1.4 OpenCV library …………………………………………………………………………………….. 83
Conclusion ………………………………………………………………………………………………… 84
References …………………………………………………………………………………………………. 85
ПРИЛОЖЕНИЕ Б ……………………………………………………………………………………… 86
Обозначения и сокращения
В данной работе используются следующие определения и обозначения:
ЗБС – зарезка бокового ствола;
ФЕС – фильтрационно-емкостные свойства;
ВНК – водонефтяной контакт;
КГМ – концептуальная геологическая модель;
ГТМ – геолого-техническое мероприятие;
ГИС – геофизические исследования скважин.
Каждый год, в среднем около 6 % инвестиций, вкладываемых в бурение
и зарезку боковых стволов (ЗБС), не окупаются ввиду ряда причин,
обусловленных неактуальной/некорректной геологической информации, среди
которых:
– Неподтверждённые ФЕС
– Неподтверждённый структурный план
– Неподтверждённое Положение ВНК
Выявленные проблемы возникают из-за того, что большинство
месторождений охвачены геологическими моделями, которые характеризуют
лишь верхнеуровневое понимание месторождения. Также, не проводится
постоянная актуализация моделей на базе новой информации. Дополнительно,
стоит отметить, что при планировании мероприятий ввиду отсутствия
количественного анализа неопределенностей, возникает субъективная оценка
рисков.
В данном проекте, понимая проблематику, рассматривается один из
источников неопределенности и предлагается решение, которое позволит
снижать диапазон неопределенностей и повысить эффективность персонала при
принятии решения. Интерпретация сейсмических данных является важным
этапом работ при создании концептуальной геологической модели (КГМ) и
влияет на ключевые параметры бизнес-кейсов при планировании ГТМ.
Результаты принято использовать при решении следующих задач: расчет и
уточнение запасов углеводородов, оценка профилей добычи, определение типа
фации, актуализация КГМ.
В данной работе, рассматривается последняя задача. Традиционно,
построение КГМ, представляет собой сложный процесс, в основе которого лежит
анализ данных ГИС и керна, их сопоставления и увязки между собой. Сейчас
такая задача решается вручную и осложняется следующими факторами:
– для качественной классификации фации требуется присутствие
кернового материала, который, обычно, присутствует в малом количестве, по
сравнению с данными ГИС;
– определение типа фаций требует больших временных затрат;
– формы кривых ГИС, которые используются при интерпретации,
неоднозначны для разных объектов (обстановок осадконакопления, пластов) и
могут непохожими, для одних и тех же фаций;
– невозможно исключить субъективную оценку – человеческий фактор,
который будет являться источником ошибки.
Требуется разработать адаптивный алгоритм (код, на вход которого будут
подаваться атрибуты и ограничивающие параметры), который будет
количественно оценивать параметры трещиноватости Практическая ценность
такого инструмент заключается в том, что он позволит:
– сократить время на интерпретацию;
– сократить диапазон неопределенности при принятии решения.
Были сформулированы следующие задачи:
– создать алгоритм для построения роз-диаграмм азимутальной
направленности;
– создать алгоритм для построения карта плотности трещиноватости
(отношение густоты трещиноватости к единице площади).
Восстановление во всех деталях условий залегания карбонатных пород
коллекторов на фоне реконструкций палеогеографии является основой при
прогнозировании литологических и стратиграфических залежей нефти и газа.
Такой подход позволяет выявлять новые возможности в старых нефтеносных
районах и значительно повышать качество прогноза зон, перспективных на
поиски залежей нефти и газа.
Детальные палеогеографические реконструкции требуют проведения в
больших объемах комплексных литологических исследований, для которых
необходимым условием является наличие значительного количества кернового
материала, поскольку при ограниченном количестве керна эти методы теряют
свои возможности и оказываются малоэффективными. Однако, повышение
отбора керна ведет к резкому удорожанию бурения и к общему снижению
эффективности геологоразведочных работ. Промыслово-геофизические
исследования, дающие непрерывную информацию по площади месторождения,
служат как источник необходимой информации о ФЭС пород.
При разработке карбонатных месторождений углеводородов ключевым
моментом является построение геологических карт отображающих характер
распространения трещин на заданной площади. Большинство геофизических
методов способны охватить лишь небольшую площадь. Сейсморазведка, в свою
очередь, позволяет собрать в относительно короткие сроки данные по
геологическому строению с огромной площади. Из этого вытекает проблема
интерпретации огромного количества данных, что требует больших затрат
времени и человеческого ресурса.
Сейсмические атрибуты – мощный инструмент визуализации изменения
геологических особенностей пород на больших глубинах. Атрибуты,
ассоциируемые с естественной трещиноватостью пород, имеют характерный
рисунок в виде линеаментов, что удобно для качественного анализа данных.
Современные алгоритмы количественного анализа либо ограничены, либо не
всегда удобны для выявления закономерностей. В результате этой работы были
разработаны адаптивные алгоритмы (код, на вход которого подаются
сейсмические атрибуты и ограничивающие параметры), который количественно
оценивает параметры трещиноватости и визуализирует результаты.
В результате оценки качества были сделаны следующие выводы:
– алгоритм построения карты плотности трещиноватости можно считать
корректным;
– алгоритм построения роз-диаграмм азимутальной направленности
показывает удовлетворительные результаты.
Недостатки могут быть компенсированы в процессе дальнейшей
разработки. Так возможна модификация алгоритма детекции трещин, так как
метод основанный на прямоугольниках, хоть и удовлетворяет большинству
случаев, но не покрывает все виды возможных геометрий распространения
трещин, что накладывает погрешность на результаты. Так же для существенного
улучшения работы алгоритмов требуется разработать методику определения
«порога» при классификации на «пустотное пространство» и «твердую породу».
Впоследствии возможно использование других сейсмических атрибутов, а
возможно и дополнительного использования данных ГИС и керна, что в
комплексе может улучшить результаты.
Алгоритмы, представленные в данной работе, не являются
самостоятельным продуктом, а являются лишь вспомогательным инструментами
для специалиста-геофизика, призванными для сокращения временных затрат и
улучшения качества его работы.
Список публикаций и научных достижений
1. Сертификат за участие в акселерационно-образовательном
интенсиве “Архипелаг 20.35” 7-21 ноября 2020 г.
2. Сертификат за участие во Всероссийском нефтегазовом кейс-
чемпионате “OILCASE 2020” 13 апреля 2020 г.
3. Диплом 3 степени за лучший доклад на тему: “Классификация
кривых ПС каротажа” в IX Региональной научно-практической конференции
“Наука и практика: проектная деятельность” (ФГБОУ ВО ТУСУР, г. Томск) 14
октября – 30 ноября 2020 г.
4. Ушаков С.Н., Сальников М.А., Кайда А.Ю.КЛАССИФИКАЦИЯ
КРИВЫХ ПС КАРОТАЖА//Наука и практика: проектная деятельность – от идеи
до внедрения, Томск, 30.11.2020-ТУСУР, 2020г.
5. По результатам дипломной работы была опубликована статья в
XVIII Международной научно-практической конференции студентов,
аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные
технологии» (МСИТ).
6. По результатам дипломной работы была опубликована статья в XXV
Международном научном симпозиуме студентов и молодых ученых имени
академика М.А. Усова «Проблемы геологии и освоения недр».
1.Волкова А.А., Меркулов В.П., Применение сейсмических методов
дляоценкиперспективнефтегазоносностиотложенийпалеозойского
фундаментазападно-сибирскойплиты,2019,ИзвестияТомского
политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, Т. 330. № 3. 156–162.
2.Ежова А.В., Меркулов В.П., Чеканцев В.А. Геологическая модель
строенияпалеозойскогофундаментаСеверо_Останинскогонефтяного
месторождения (Томская область) // Горный журнал. – 2012. – Специальный
выпуск. – С. 35–38.
3.Пейтон Ч. Сейсмостратиграфия. – М.: Мир, 1982. – 374 с.
4.ZHANG Xingxing, LI Tingting, SHI Yue and ZHAO Yanqi, 2015. The
Application of Fracture Interpretation Technology Based on Ant Tracking in Sudeerte
Oilfield. Acta Geologica Sinica (English Edition), 89(supp.): 437-438. Cuturi, M.
Blondel, M. 2017 Soft-DTW: a Differentiable Loss Function for Time-Series. ICML
2017.
Читать «Разработка инструментов интеллектуального анализа сейсмических данных для выявления параметров естественной трещиноватости горных пород»
Последние выполненные заказы
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
4.1 (20 отзывов)
4.6 (30 отзывов)
4.8 (373 отзыва)
4.8 (9 отзывов)
4.3 (248 отзывов)
5 (9 отзывов)
4.9 (298 отзывов)
4.8 (17 отзывов)
4.5 (330 отзывов)
