Синтезирование и восстановление каротажных кривых с помощью алгоритмов машинного обучения

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Иванцов, Александр Александрович Отделение нефтегазового дела (ОНД)
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Информация, получаемая при исследовании скважины акустическими и плотностными методами, является ценной при дальнейшей интерпретации литологии, подсчете запасов и создания геологической модели. К сожалению, не на всем фонде скважин проводиться специальный комплекс ГИС, в который включены акустические и плотностные каротажи. Обычно синтез данных кривых производится с использованием эмпирических зависимостей, которые, во-первых, дают не всегда точный результат, а во-вторых, не могут применяться повсеместно. В работе предлагается использовать алгоритмы машинного обучения для синтезирования кривых ГИС, ввиду высокой точности получаемых результатов, повсеместного использования и анализа скрытых связей между множеством параметров.

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………..……16

1. ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ……………….17

2. ГЕОЛОГИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОБЪЕКТОВ
ИССЛЕДОВАНИЯ…………………………………………………19

3. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ДАННЫХ ПРИ ПОМОЩИ
ЭМПИРИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ………………………….22

4. ОПИСАНИЕ ОСНОВ И АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО
ОБУЧЕНИЯ………………………………………………………….27

5. АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ СИНТЕТИЧЕСКИХ
КАРОТАЖНЫХ КРИВЫХ И ИХ ПРОИЗВОДНЫХ…………….43

6. ФОРМИРОВАНИЕ ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА………45

7. ТЕСТИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ НА ПРОМЫСЛОВЫХ
ДАННЫХ…………………………………….………………..….…46

8. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ СИНТЕЗИРОВАНИЯ………………..49

9. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ,
РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ……55

10.СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСВЕННОСТЬ……………………………62

ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………….…..…..…69

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………..…..72

ПРИЛОЖЕНИЕ А…………………………………………………….…..…..75
ПРИЛОЖЕНИЕ В……………………………………………………..……76

ПРИЛОЖЕНИЕ С…………………………………………………………..77

ПРИЛОЖЕНИЕ Д……………………………………………….………….79

ПРИЛОЖЕНИЕ Е……………………………………………………………80

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж……………………………………………….………….81

ПРИЛОЖЕНИЕ З…………………………………………………………….89

ПРИЛОЖЕНИЕ И………..………………………………………….………91

ПРИЛОЖЕНИЕ К…………………….…………………………….……….93

ПРИЛОЖЕНИЕ Л……………………………….…………………………..95

ПРИЛОЖЕНИЕ М……………………………….…………………………..96

ПРИЛОЖЕНИЕ Л……………………………….…………………………..103

Объектом исследования является действующий фонд эксплуатационных
скважин компании «Газпромнефть». К рассмотрению представлен следующий
стандартный комплекс ГИС: нейтронный (НК), акустический (АК), гамма (ГК),
спонтанной поляризация (СП) и плотностной (RHOB) методы, плотностной и
акустический каротаж являются объектом синтеза из-за их физической
взаимосвязи. Предмет исследования – частичное или полное восстановление
данных ГИС на действующем и планирующимся к последующему бурению
фонду скважин при помощи алгоритмов машинного обучения (МО), с
минимальным стандартным комплексом данных ГИС, а именно ГК, СП, АК,
НК, RHOB.
Практическая значимость работы заключается в использование
общедоступных пакетов прикладных программ, способных реализовать
построения нейронной сети (НС) и случайного леса (СЛ). Использование
данных алгоритмов способствует генерации ценной информации,
использующейся в дальнейшем при интерпретации геологической,
петрофизической и сейсмической информации, а также создания
гидродинамической и геологической модели месторождения. Полученные
результаты данной работы подтверждаются восстановлением ряда каротажных
кривых на нескольких эталонных скважинах. Коэффициенты корреляции
синтетических кривых и экспериментальных имеют практический абсолютные
значения, что указывает на высокую степень достоверности полученной
информации.
Практическая значимость работы обусловлена снижением затрат,
направленных на проведение ГИС, оптимизацией времени обработки и
интерпретации геофизической информации.
1. ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В работе рассмотрены и решены следующие задачи:
1. восстановление кривых плотностного и акустического каротажа с
помощью алгоритмов машинного обучения на реальном объекте
разработки;
2. сравнение результатов синтезирования кривых методами машинного
обучения и эмпирических уравнений;
3. сравнение точности прогнозирования данных ГИС алгоритмами
случайного леса и нейронной сети;
4. обоснование эффективности и универсальности применения методов
машинного обучения;
5. оценка экономического прироста и снижения негативного влияние на
окружающую среду.

Каротажные кривые синтезированы как на тренировочном объекте
(Шестаковский комплекс (4)), так и на действующем объекте разработки
(Крапивинское месторождение (5)). Сходимость эталонной и восстановленной
кривой лучше на данных Шестаковского комплекса, нежели чем на данных
Крапивинского месторождения, ввиду малого объема признакового
пространства и синтетической природы кривых (данные идеальны, шумы и
выбросы отсутствуют). Корреляция кривых, синтезированных на
Крапивинском месторождении, очень высокая, более 90 %, для алгоритма
случайного леса даже при минимальной базе тренировочной выборке, 10%, и
неудовлетворительная для нейронной сети, 40%, Приложение И. Принимая
последнее во внимание, рекомендуется в дальнейшем использовать алгоритм
случайного леса для прогнозирования кривых ГИС, или же нейронной сети, но
с тщательной настройкой признакового пространства и параметров вариации,
ввиду сильной чувствительности метода к флуктуации кривых входящих в
признаковое пространство.
Прогноз данных ГИС при помощи алгоритма случайного леса имеет
лучшую сходимость, чем кривые, спрогнозированные эмпирическим путем т.к.
в процессе прогнозирования данных ГИС, алгоритм случайного леса
генерирует множество ответов, кластеризует их на группы и усредняет
результаты. Группа, дающая наибольшую сходимость данных, формирует
окончательный результат.
Доказано, эмпирика имеет ряд ограничений и не может использоваться
повсеместно из-за её привязки к определенным кривым ГИС, отсутствия
керновых данных на ряде скважин и невозможности учесть все физические
факторы. Примером превосходства использования алгоритмов машинного
обучения над эмпирическими зависимостями для задач синтезирования
является сходимость кривых плотностного каротажа на скважине 508
Крапивинского месторождения алгоритмом случайного леса составляет 98%.
Синтезирование плотностного каротажа с помощью уравнения Гарднера-
Кастанье невозможно ввиду отсутствия данных для синтеза. Корреляция
акустического каротажа- 97% для случайного леса, -57% с использованием
методики Зеляева и 51% уравнения Фауста.
Алгоритмы машинного обучения являются универсальными, в связи с
простотой их использования, возможностью работы как с большим объемом
признакового пространства, так и с малым (6), прогнозированием данных
различных каротажных кривых независимо от их физической сущности, а
также возможность внедрить их на различные объекты разработки(5), где
эмпирические зависимости не работают. Главы 7 и 8, подтверждают
эффективность внедрения данных алгоритмов и подчеркивают невозможность
применения эмпирических зависимостей на Крапивинском месторождении.
Экономический прирост в самых приближенных оценках дает 168052.4
рублей со скважины (9), что также свидетельствует о целесообразности
применения МО для получения данных, тем самым значительно сокращая
время и затраты и, как результат, увеличивая экономический прирост проекта.
Синтез геофизической информации методами МО снижает до нуля
негативное влияние на окружающую среду (10), в связи с отсутствием
негативных фактов.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать «Синтезирование и восстановление каротажных кривых с помощью алгоритмов машинного обучения»

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Екатерина П. студент
    5 (18 отзывов)
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно... Читать все
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно занимаюсь английским языком, уровень владения - Upper-Intermediate.
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Дмитрий М. БГАТУ 2001, электрификации, выпускник
    4.8 (17 отзывов)
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал стать... Читать все
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал статьи, патенты, кандидатскую диссертацию, преподавал. Занимаюсь этим с 2003.
    #Кандидатские #Магистерские
    19 Выполненных работ
    Егор В. кандидат наук, доцент
    5 (428 отзывов)
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Ск... Читать все
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Скорее всего Ваш заказ будет выполнен раньше срока.
    #Кандидатские #Магистерские
    694 Выполненных работы
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ
    Катерина М. кандидат наук, доцент
    4.9 (522 отзыва)
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    #Кандидатские #Магистерские
    836 Выполненных работ
    Татьяна С. кандидат наук
    4.9 (298 отзывов)
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (пос... Читать все
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (поставки напрямую с издательств), доступ к библиотеке диссертаций РГБ
    #Кандидатские #Магистерские
    551 Выполненная работа
    Яна К. ТюмГУ 2004, ГМУ, выпускник
    5 (8 отзывов)
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соот... Читать все
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соответствии с Вашими требованиями.
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ
    Ксения М. Курганский Государственный Университет 2009, Юридический...
    4.8 (105 отзывов)
    Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитыв... Читать все
    Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитывать все требования и пожелания.
    #Кандидатские #Магистерские
    213 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Верификация Черкашинской свиты Приобского месторождения
    📅 2020 год
    🏢 Санкт-Петербургский государственный университет
    Повышение надежности эксплуатации резервуаров путем внедрения новых конструктивных решений
    📅 2019 год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)