Инструментальные средства интерпретации геофизических исследований скважин на основе преобразованных каротажных диаграмм с помощью многослойной нейронной сети

• Автор: Костиков, Денис Владиславович
• Шифр специальности: 05.13.18, 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Ижевск
• Количество страниц: 189 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР МЕТОДОВ СБОРА, ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ГИС

1.1. Роль ГИС при разведке месторождений с помощью скважин

1.2. Методы каротажа.

1.2.1. Использование методов каротажа

1.2.2. Электрические методы каротажа.

1.2.2.1 Индукционный каротаж.

1.2.2.2 Боковой каротаж

1.2.2.3 Каротаж микрозондами

1.2.3. Акустический каротаж
1.2.4. Радиоактивные методы каротажа.
1.2.4.1 Гаммакаротаж
1.2.4.2 Нейтронный гаммакаротаж.
1.2.5. Кавернометрия.
1.3. Интерпретация данных ГИС
1.4. Алгоритмы интерпретации результатов ГИС.
1.4.1. Методы классификации,, основанные на петрофизических данных.
1.4.2. Метод нормализации
1.4.3. Статистические методы.
1.4.4. Алгоритм с использованием комплексных кодов.
1.4.5. Литологическое расчленение с оценкой вероятности
1.5. Анализ возможностей нейросетевых технологий
1.6. Подготовка данных при использовании нейронных сетей
1.7. Обзор программного обеспечения.
1.7.1. Программы интерпретации.
1.7.2. Нейросимуляторы.
1.8. Выводы, постановка целей и задач исследований
2. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ ДАННЫХ ДЛЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ГИС.
2.1. Исходные данные и постановка задачи
2.2. Формализация задачи
2.2.1. Формализация условия
2.2.2. Формализация решения
2.3. Общая схема подготовки данных
2.4. Применение общей схемы подготовки данных для задачи
интерпретации данных ГИС.
2.5. Методы подготовки данный.
2.5.1. Этап 1. Преобразование исходных данных
2.5.1.1 Увязка кривых по глубине.
2.5.1.2 Переход к равномерному масштабу по глубине.
2.5.1.3 Скользящее окно данных.
2.5.1.4 Спектралъный анализ
2.5.1.5 Вейвлет анализ.
2.5.1.6 Выбеливание
2.5.2. Этап 1. Понижение размерности входных данных
2.5.2.1 Коэффициент корреляции.
2.5.2.2 Анализ главных компонент.
2.5.3. Этап 2. Нормализация .
2.5.4. Этап 2. Уменьшение объема ОВ
2.5.4.1 Группировка на основе расстояния Евклида
2.5.4.2 Алгоритм ксредних.
2.5.5. Этап 3. Оценка качества ОВ.
2.5.5.1 Константа Липшица
2.5.5.2 Коэффициент повторяемости
2.5.5.3 Коэффициент противоречивости.
2.6. Оценка качества интерпретации.
2.6.1.1 Среднеквадратическое отклонение
2.6.1.2 Коэффициент взаимной корреляции
2.7. Полученные результаты и выводы
3. СОЗДАНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ПОДГОТОВКИ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ КАЧЕСТВЕННОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ГИС.
3.1. Исходные данные.
3.2. Условия проведения эксперимента.
3.3. Используемые правила формализации.
3.4. Анализ применения методов подготовки данных.
3.4.1. Результаты применения различных видов нормировки.
3.4.2. Результаты применения метода скользящего окна данных.
3.4.3. Результаты применения спектрального анализа
3.4.4. Результаты использования вейвлет анализа.
3.4.5. Результаты применения метода выбеливания входов
3.4.6. Результаты уменьшения входного вектора, с помощью абсолютного
значения коэффициента корреляции
3.4.7. Результаты уменьшения входного вектора, с помощью метода анализа главных компонент
3.4.8. Результаты применения метода снижение количества входных
примеров с помощью группировки на основе расстояния Евклида.
3.4.9. Результаты применения метода снижение количества входных
примеров методом ксредних
3.5. Результаты применения схемы подготовки данных для решения
задачи интерпретации ГИС.
3.6. Полученные результаты и выводы.
4. РАЗРАБОТКА БИБЛИОТЕКИ ПОДГОТОВКИ ДАННЫХ
4.1. Основные мотивы разработки системы
4.2. Назначение библиотеки подготовки данных.
4.3. Состав библиотеки подготовки данных.
4.4. Пример использования библиотеки подготовки данных
4.5. Полученные результаты и выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Результаты работы отражены в научных публикациях, в том числе: статей в журналах и сборниках, 1 тезис докладов на научно-технической конференции, 1 отчет о НИР (с. Автор имеет 8 научных трудов в изданиях, выпускаемых в РФ и рекомендуемых ВАКом для публикации основных результатов диссертаций. Структура и объем работы. Диссертация содержит введение, 4 главы и заключение, изложенные на 9 с. В работу включены рис. Введение содержит обоснование актуальности темы, формулировку целей работы, основные положения, выносимые на защиту, и определяет содержание и методы выполнения работы. В первой главе рассмотрены физические основы методов каротажа, особенности их применения для различных литологических структур регионов и условий проведения бурильных работ, приведены параметры регистрации показаний. Рассмотрены существующие на данный момент методы сбора данных ГИС, алгоритмы интерпретации каротажных диаграмм в автоматизированных системах. Исследованы возможности нейросетевых технологий в области качественной интерпретации ГИС, а также проведен обзор применимости основных топологий НС. Выполнен сопоставительный анализ программ автоматизированной интерпретации данных ГИС и программ-нейросимуляторов. Во второй главе дано математическое описание каротажных диаграмм, заключений интерпретатора, описана связь между каротажными диаграммами и результатами интерпретации. Описаны подходы к формализации задачи литологического расчленения разреза скважины. Приведена предлагаемая автором схема подготовки исходных данных. ГИС, на каждом этапе схемы подготовки данных. Приведены оценки качества обучающей выборки. Предложены оценки качества распознавания литологических пластов с помощью НС. Третья глава содержит описание экспериментальных исследований, проведенных на оцифрованном материале скважин Вятской площади, разработанные Арланским УГР ОАО «Баншенфтегеофизика». В четвертой главе описывается программный модуль подготовки исходных данных, разработанный автором, который позволяет нормировать исходные данные, преобразовывать исходные данные с помощью метода скользящего окна данных, применять метод «выбеливания» входов, оценивать значимость входов, выделять наиболее значимые факторы, уменьшать объем обучающей выборки, рассчитывать коэффициенты качества обучающего множества и др. Приведен полный список функций, реализованных в рамках модуля, и существенно облегчающих создание процедур подготовки исходных данных. Помимо этого приводиться пример использования модуля подготовки исходных данных. Горные породы и полезные ископаемые при геофизических исследованиях изучаются в разрезах скважин. Скважина представляет собой вертикальную или наклонную цилиндрическую горную выработку, длина которой значительно больше ее диаметра. Скважины бурят с целью поисков месторождений нефти, газа, угля, руд, пресных и термальных вод, а также для решения различных геологических задач. Значительный объем скважин приходится на эксплуатационные и нагнетательные, которые бурят при разработке нефти и газа. Для изучения разреза скважины необходимо иметь сведения о положении границ пластов, о литологической характеристике каждого пласта, о наличии интервалов пород, являющихся коллекторами, о характере и объемном содержании флюидов, заполняющих поровое пространство коллекторов (нефть, газ, вода). Такая информация является основным документом, характеризующим разрез пробуренной скважины. На основании этих данных производятся следующие работы: изучение геологического строения площади через сопоставление разреза скважины с разрезами соседних скважин, выяснение формы и пространственного распространения выявленных продуктивных пластов, подсчет запасов месторождения, эксплуатация выявленных продуктивных пластов и др. Информация о разрезе скважины может быть получена прямыми методами, путем отбора и изучения образцов горных пород (керна), отбираемых в процессе бурения скважины, а также путем изучения обломков горных пород (шлама), получающихся при разбуривании пород и выносимых промывочной жидкостью на устье скважины. Однако указанные методы не обеспечивали достаточной эффективности изучения геологического разреза скважины.