Типизация геолого-геофизических разрезов на основе анализа каротажных данных с использованием искусственных нейронных сетей на примере месторождений Нюрольской впадины

Канаев, Илья Сергеевич Отделение нефтегазового дела (ОНД)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Использование искусственных нейронных сетей в качестве инструмента анализа геолого-геофизических данных и выделения типов разрезов продуктивных пластов.

Содержание С.

Введение ……………………………………………………………………………………………………… 15
1 Анализ предметной области и актуальность выполняемой работы …………….. 17
2 Анализ геологической изученности района исследований …………………………. 23

2.1 Географическое расположение и изученность территории …………………… 23
2.2 Геологическое строение территории исследования ………………………………. 25

2.2.1 Палеозойские отложения ……………………………………………………………….. 25
2.2.2 Мезозойские отложения ………………………………………………………………… 26

2.2.2.1 Юрская система ………………………………………………………………………… 26
2.2.2.2 Меловая система ……………………………………………………………………….. 29
2.2.3 Палеогеновая система ……………………………………………………………………. 31
2.2.4 Четвертичная система ……………………………………………………………………. 32

2.3 Тектоника……………………………………………………………………………………………. 32
2.4 Нефтегазоносность ……………………………………………………………………………… 35

3 Анализ данных………………………………………………………………………………………….. 37
4 Описание классификатора …………………………………………………………………………. 42
5 Анализ результатов исследования……………………………………………………………… 48

5.1 Анализ результатов решения задачи классификации ……………………………. 48
5.2 Анализ результатов выделения реперных горизонтов ………………………….. 53

6 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение……. 57

6.1 Анализ преимуществ реализации проекта ……………………………………………. 57
6.2 Планирование управления научно-техническим проектом …………………… 58

6.2.1 План проекта …………………………………………………………………………………. 58
6.2.2 Определение трудоёмкости выполнения работ ………………………………. 61
6.2.3 Бюджет научного исследования …………………………………………………….. 64

6.2.3.1 Расчет заработной платы …………………………………………………………… 64
6.2.3.2 Размер обязательных отчислений в фонды ………………………………… 65
6.2.3.3 Расчет подоходного налога ……………………………………………………….. 66
6.2.3.4 Расчет затрат на амортизацию специального оборудования ……….. 66
6.2.3.5 Расчет материальных затрат ………………………………………………………. 67
6.2.3.6 Формирование бюджета затрат проекта …………………………………….. 67
6.2.4 Реестр рисков проекта …………………………………………………………………… 68

6.3 Определение эффективности исследования …………………………………………. 70

7 Социальная ответственность …………………………………………………………………….. 73

7.1 Производственная безопасность ………………………………………………………….. 74

7.1.1 Вредные факторы ………………………………………………………………………….. 75

7.1.1.1 Освещение ………………………………………………………………………………… 75
7.1.1.2 Микроклимат ……………………………………………………………………………. 78
7.1.1.3 Ионизирующие излучения …………………………………………………………. 79
7.1.1.4 Психосоматические аспекты работы ………………………………………….. 80
7.1.2 Опасные факторы ………………………………………………………………………….. 82

7.1.2.1 Поражение электрическим током ………………………………………………. 82
7.1.2.2 Статическое электричество ……………………………………………………….. 83
7.1.2.3 Короткое замыкание ………………………………………………………………….. 84
7.2 Экологическая безопасность ……………………………………………………………….. 85
7.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………….. 85
7.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ………. 87

Заключение …………………………………………………………………………………………………. 90
Список публикаций студента ……………………………………………………………………….. 91
Список используемых источников ……………………………………………………………….. 92
Приложение А …………………………………………………………………………………………….. 96

Project introduction
Анализ предметной области и актуальность выполняемой работы
Object domain analysis and relevance of project
Анализ геологической изученности района исследований
Geological exploration analysis of interest area
Анализ данных
Data analysis
Конфигурация классификатора
Configuration of the classificator
Анализ результатов исследования
Results analysis
Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение
Financial management, resource efficiently and resource conservation
Социальная ответственность
Social responsibility
Заключение
Conclusion

В заключении следует отметить, что решение задачи типизации геолого-
геофизических разрезов с применением нейронных сетей является
нетривиальной задачей. Решения, полученные при реализации данного проекта,
имеют высокую точность и ускоряют процесс обработки данных
геофизических исследований.
Актуальность проведенного исследования заключается в том, что
методы машинного обучения позволяют производить интерпретацию
каротажных данных автоматически с приемлемой точностью.
Для решения задачи классификации отложений горных пород были
использованы 5 различных классификаторов, два из которых дали наиболее
точные результаты. А именно классификатор на основе искусственной
нейронной сети, а также классификатор на основе каскада сетей. Наилучшим
был признан классификатор, на основе каскада сетей дающий общую точность
в 88.7% при наиболее высокой скорости обучения классификатора.
Задача выделения реперных горизонтов была решена с применением
классификатора на основе скрытых Марковских моделей. Данный тип
классификатора наилучшим образом подходит для обработки многомерных
последовательностей различных мощностей, которыми являются реперные
горизонты. Следует отметить, что его преимущество заключается в хорошей
точности, даже при обучении на малой обучающей выборке.
В целом точность полученных результатов при решении поставленных
задача достаточно высока, однако планируется дальнейшая доработка
разработанного программного комплекса.
Список публикаций студента

1 Канаев И.С. Методы интенсификации газоотдачи угольных пластов и их
применение в России / Проблемы геологии и освоения недр: труды XX
Международного симпозиума имени академика М.А. Усова студентов и
молодых ученых, посвященного 120-летию со дня основания Томского
политехнического университета, Томск, 4-8 Апреля 2016. – Томск: Изд-во
ТПУ, 2016. – Т. 2 – C. 350-352.
2 Канаев И.С. Месторождения газа в акватории Баренцева моря.
Штокмановское месторождение / Проблемы геологии и освоения недр:
труды XVII Международного симпозиума имени академика М.А. Усова
студентов и молодых учёных, посвященного 150-летию со дня рождения
академика В.А. Обручева и 130-летию академика М. А. Усова, основателей
Сибирской горно-геологической школы: в 2 т., Томск, 1-6 Апреля 2013. –
Томск: Изд-во ТПУ, 2013. – Т. 1 – C. 734-736.
3 Kanaev, I. Technogenic influence on the environment from ancient times to the
present / Творчество юных – шаг в успешное будущее: материалы VI
Межрегиональной научной студенческой конференции с элементами
научной школы имени профессора М.К. Коровина, Томск, 25-28 Ноября
2013. – Томск: Изд-во ТПУ, 2014. – C. 205-207.
4 Канаев, И.С. Особенности разработки нефтяных месторождений в акватории
Баренцева моря / Творчество юных – шаг в успешное будущее: материалы V
Межрегиональной научной студенческой конференции с элементами
научной школы имени профессора М.К. Коровина, Томск, 20-24 Ноября
2012.

1Tschannen, V., Delescluse, M., Rodriguez, M., and Keuper, J. “Facies
classification from well logs using an inception convolutional network,” 2017.
2 Bestagini, P., Lipari, V., Tubaro, S. and Milano, P. “A machine learning
approach to facies classification using well logs”/ SEG International
Exposition and 87th Annual Meeting / pp. 2137–2142, 2017.
3 Malvić, T., Velić, J., Horváth, J., and Cvetković, M. “Neural networks in
petroleum geology as interpretation tools,” Cent. Eur. Geol., vol. 53, no. 1, pp.
97–115, 2010.
4 Хаустов П.А., Тезисы диссертации на соискание ученой степени к.т.н. по
теме: “Алгоритмы распознавания рукописных символов в условиях малой
обучающей выборки”, Томск, ТПУ, 2017.
5 Ma, Y.Z. “Lithofacies clustering using principal component analysis and
neural network: Applications to wireline logs” Math. Geosci., vol. 43, no. 4,
pp. 401–419, 2011.
6 Seth Willis Bassett, B. “Teaching a Computer Geology: Automated
Lithostratigraphic Classification Using Machine Learning Algorithms,” DMT
Meet., vol. 17, 2017.
7 Gupta, I., S. Rai, C., C. H. Sondergeld, and D. Devegowda, “Rock Typing in
Eagle Ford, Barnett, and Woodford Formations,” Proc. 5th Unconv. Resour.
Technol. Conf., no. October 2017, pp. 1–17, 2017.
8 ШайбаковР.А.,“Использованиенейросетевогоаппаратадля
идентификации границ геологических объектов,” Молодой ученый, 168с.,
стр. 8-11, 2012.
9 Bougher, B. C. “Prediction of stratigraphic units from spectral co-occurance
coefficients of well logs,” CSEG Annu. Conv., pp. 1–5, 2015.
10 Гафуров Д. О., Гафуров О. М., Конторович В. А. “Интерпретация данных
геофизическихисследованийТалаканскогонефтегазоконденсатного
месторождения обучаемыми нейронными сетями, прогноз строения
осинского горизонта,” Технологии сейсморазведки, 104с., стр. 85–92,
2014.
11 Калинина Л.М., Тезисы диссертации на соискание ученой степени к.г.-
м.н. по теме: “Геологическое строение, условия формирования и
нефтегазоносность келловея и Оксфорда Западной Сибири в области
перекода морскик отложений в континентальные,” Новосибирск, 2005.
12 КорсуньВ.В.,“Новыеданныеогеологическомстроениии
нефтегазоносности Урманско-Арчинской зоны в Томской области,”
Нефтяное хозяйство–2006.№12, стр. 52–56.
13 Зиганшина Р. А., Сидельник А. В. “Взаимосвязь новейших сдвигов и
геодинамики с нефтеносностью (на примере красноленинского свода и
нюрольской впадины, западная сибирь),” Труды четвертой тектонической
конфереции,стр. 39–45, 2016.
14 Контоpович В. А., “Сейcмогеологичеcкие кpитеpии нефтегазоноcноcти
зоны контакта палеозойcкиx и мезозойcкиx отложений Западной Сибири
(На пpимеpе Чузикcко-Чижапcкой зоны нефтегазонакопления),” Геология
и Геофизика–2007.№5, стр. 538–547.
15 Демин В.Ю., Наумов Ю.А., Абалтусов Н.В., “Борьба с поглощением
бурового раствора при разбуривании карбонатного коллектора на
Арчинском месторождении” Инженерная практика, 80с., pp. 70–75, 2015.
16 Воробьева С. А. Методы распознавания речи // Молодой ученый. – 2016.
– №26. – С. 136-141.
17 Cesar de Souza. Sequence Classifiers in C# / [Электронный доступ] /
CodeProject,2013.–Режимдоступа:
https://www.codeproject.com/articles/541428/sequence,(датаобращения:
17.08.2018).
18 Ng A., Jordan M. On Discriminative vs. Generative Classifiers: A comparison
of logistic regression and Naive Bayes // In Advances in Neural Information
Processing Systems 14. 2002. pp. 841– 848.
19 Паламарь И.Н., Юлин С.С. Порождающая графическая вероятностная
модель на основе главных многообразий // Тр. СПИИРАН. 2014. № 2. С.
227-247.
20 Романенко А.А. Выравнивание временных рядов: прогнозирование с
использованием DTW / А.А. Романенко // Машинное обучение и анализ
данных. – 2001. – № 1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://jmlda.org/papers/doc/2011/no1/Romanenko2011Dynamic.pdf(дата
обращения: 17.08.2018).
21 Савельев В.А. «Компьютерные» болезни и их профилактика / Компьютер
пресс. – 2006. – N6. – С. 66-72.
22 СНиП 23-05-95. Естественное и искусственное освещение / М.: Минстрой
России, 2016. – 103 с.
23 СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03. Гигиенические требования к персональным
электронно-вычислительным машинам и организации работы.– М.:
Информационно-издательский центр Минздрава России, 2003.–18с.
24 ГОСТ 12.1.005-88 Система стандартов безопасности труда (ССБТ).
Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей зоны.–
М.: Минздрав СССР, 1988. – 20 с.
25 СанПиН 2.2.4.548-96. Гигиенические требования к микроклимату
производственных помещений. – М.: Информационно-издательский
центр Минздрава России, 1997. – 11 с.
26 СанПиН 2.6.1.2523-09. Нормы радиационной безопасности НРБ-99/2009.
– М.: Информационно-издательский центр Минздрава России, 2009.–70 с.
27 СанПиН 2971-84. Санитарные нормы и правила защиты населения от
воздействия электрического поля, создаваемого воздушными линиями
электропередачипеременноготокапромышленнойчастоты.–М.:
Минздрав СССР, 1984. – 8 с.
28 ГОСТ 27016-86. Дисплеи на электронно-лучевых трубках. Общие
технические условия.–М.: Госстандарт СССР, 1986.–12 с.

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

    Последние выполненные заказы

    Хочешь уникальную работу?

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

    Елена Л. РЭУ им. Г. В. Плеханова 2009, Управления и коммерции, пре...
    4.8 (211 отзывов)
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно исполь... Читать все
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно использую в работе графический материал (графики рисунки, диаграммы) и таблицы.
    #Кандидатские #Магистерские
    362 Выполненных работы
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    Виктор В. Смоленская государственная медицинская академия 1997, Леч...
    4.7 (46 отзывов)
    Имеют опыт грамотного написания диссертационных работ по медицине, а также отдельных ее частей (литературный обзор, цели и задачи исследования, материалы и методы, выв... Читать все
    Имеют опыт грамотного написания диссертационных работ по медицине, а также отдельных ее частей (литературный обзор, цели и задачи исследования, материалы и методы, выводы).Пишу статьи в РИНЦ, ВАК.Оформление патентов от идеи до регистрации.
    #Кандидатские #Магистерские
    100 Выполненных работ
    Анна Н. Государственный университет управления 2021, Экономика и ...
    0 (13 отзывов)
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уни... Читать все
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уникальности с нуля. Все работы оформляю в соответствии с ГОСТ.
    #Кандидатские #Магистерские
    0 Выполненных работ
    Ольга Р. доктор, профессор
    4.2 (13 отзывов)
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласован... Читать все
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласованные сроки и при необходимости дорабатываются по рекомендациям научного руководителя (преподавателя). Буду рада плодотворному и взаимовыгодному сотрудничеству!!! К каждой работе подхожу индивидуально! Всегда готова по любому вопросу договориться с заказчиком! Все работы проверяю на антиплагиат.ру по умолчанию, если в заказе не стоит иное и если это заранее не обговорено!!!
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Екатерина С. кандидат наук, доцент
    4.6 (522 отзыва)
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    #Кандидатские #Магистерские
    1077 Выполненных работ
    AleksandrAvdiev Южный федеральный университет, 2010, преподаватель, канд...
    4.1 (20 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    28 Выполненных работ
    Сергей Н.
    4.8 (40 отзывов)
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных с... Читать все
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных статей в области экономики.
    #Кандидатские #Магистерские
    56 Выполненных работ
    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

    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)