№ 1(17) 2019

Нефтяная провинция

№3(19)2019

МОДЕЛИРОВАНИЕ ХАРАКТЕРА НАСЫЩЕНИЯ НА ОСНОВЕ СЕЙСМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗА ПЕТРОФИЗИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ (на примере ачимовских отложений месторождения в ЯНАО)

Калашникова М.П., Яневиц Р.Б., Натчук Н.Ю., Ситдиков Р.Р.

DOI https://doi.org/10.25689/NP.2019.3.115-128

C.115-128

Скачать статью

Adobe_PDF_Icon.png

Аннотация

 

В настоящей работе рассмотрена проблема определения водонасыщенности в межскважинном пространстве на основе комплексного анализа данных ГИС и сейсмических данных, а также выявления залежей с возможным появлением большого притока воды в скважинах. Работа включает в себя анализ связей упругих параметров с петрофизическими свойствами и насыщением, методику построения куба сопротивления с помощью нейросетевого алгоритма. Выполнены оценка качества и анализ влияния разработки на исходные данные для выполнения прогноза куба удельного сопротивления. Приведены фактические данные бурения, подтверждающие прогноз водонасыщенности по сейсмическим данным, а также как полученный результат влияет на итоговую геологотехнологическую модель и подсчет запасов.

Ключевые слова:

 

осадочные отложения, газовое месторождение, зона обводненности, сейсмический прогноз, нейронная сеть

Список литературы

 

1. Круглов В.В., Борисов В.В. Гибридные нейронные сети. Смоленск: Русич, 2001, 224 с.

2. Яневиц Р.Б., Соколовская О.А., Лапина Л.В., Холманских Н.В. Использование нейросетевых алгоритмов при прогнозе петрофизических свойств тонкослоистого разреза по данным сейсморазведки и ГИС (на примере ачимовских отложений месторождения в ЯНАО). Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. № 7, 2017.

3. Masters T. Advanced algorithms for neural networks.- John Wiley & Sons, Inc. - 1995.

4. Specht Donald. A general regression neural network. IEEE Transactions on Neural Networks. - № 2(6). - 1991. - P. 568-576.

5. Specht Donald. Probabilistic neural networks. Neural Networks. № 3. 1990. P.109-118.

6. Hampson D.P., J.S. Schuelke, and J.A. Quirein, 2011, Use of multiattribute transforms to predict log properties from seismic data. Geophysics, Vol. 66, No. 1, p. 220-239.

Сведения об авторах

 

Калашникова Мария Петровна, ООО «Тюменский нефтяной научный центр», г. Тюмень, Российская федерация E-mail: mpkalashnikova@tnnc.rosneft.ru

Яневиц Рональд Брунович, ООО «Тюменский нефтяной научный центр», г. Тюмень, Российская федерация E-mail: rbyanevits@tnnc.rosneft.ru

Натчук Никита Юрьевич, ООО «Тюменский нефтяной научный центр», г. Тюмень, Российская федерация E-mail: nynatchuk@tnnc.rosneft.ru

Ситдиков Ришат Расимович, АО "Роспан Интернешнл", г. Новый Уренгой, Российская федерация E-mail: rrsitdikov2@rspn.rosneft.ru

Для цитирования:

Калашникова М.П., Яневиц Р.Б., Натчук Н.Ю., Ситдиков Р.Р. Моделирование характера насыщения на основе сейсмического прогноза петрофизических параметров (на примере ачимовских отложений месторождения в янао)//Нефтяная провинция.-2019.-№3(19).-С.115-128. DOI https://doi.org/10.25689/NP.2019.3.115-128