ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРИ БУРЕНИИ (500,00 руб.)

Первый автор	Шахов
Авторы	Ковальчук В.Е., Мошева М.В., Уренко Р.С.
Страниц	5

ID	912989
Аннотация	Основной задачей, стоящей перед петрофизическим сопровождением бурения горизонтальных скважин и боковых горизонтальных стволов, является оперативное определение фильтрационно- емкостных свойств, эффективных толщин и характера насыщения вскрываемого разреза. Данная информация используется для оценки выполнения поставленных геологических задач и прогноза запускных дебитов скважин. При бурении на объектах с высокой геологической неопределенностью для повышения достоверности оценки проницаемости и, как следствие, более точной проводки ствола скважины в высокопроницаемых интервалах необходима типизация коллекторов. Однако использование достаточно трудоемкой методики типизации коллекторов может негативно сказаться на оперативности выдачи заключений в процессе геонавигации. В данной статье представлен опыт применения нейронных сетей для целей оперативной интерпретации данных геофизических исследований скважин при бурении ( Logging While Drilling ( LWD) ) , а именно, определения предварительно выделенных по результатам керновых исследований и седиментологического описания ( методика Дж. Люсиа) классов коллекторов. Обученная нейросеть Кохонена интегрирована в используемое программное обеспечение, т. е. применение методики, рассмотренной в статье, практически не требует дополнительных временных затрат. С помощью данной методики с достаточной точностью выявлены закономерности для распознавания классов коллекторов по данным LWD. При дальнейшем обучении нейросети достоверность выделения классов может быть увеличена. В статье приведены результаты сопоставления проницаемости по адаптированным зависимостям Дж. Люсиа с проницаемостью по общей зависимости по керну. Также представлен анализ сходимости фактических и прогнозных запускных дебитов скважин, пробуренных в 2023 г. При этом прогнозные дебиты рассчитаны на основании проницаемости по адаптированным зависимостям Дж. Люсиа и по общей зависимости по керну. Результаты анализа показали рост достоверности расчетов. Таким образом, новая методика позволяет без потерь в оперативности повысить достоверность выдаваемых заключений по интерпретации данных LWD, прогноза стартовых дебитов и рекомендаций по проводке и заканчиванию скважин.

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРИ БУРЕНИИ / В.А. Шахов [и др.] // Нефтепромысловое дело. Oilfield Engineering .— 2024 .— №12 .— С. 7-11 .— URL: https://rucont.ru/efd/912989 (дата обращения: 16.01.2025)