Интеллектуальная система программного и информационного обеспечения процессов контроля и обработки каротажных данных и их интерпретации

• Автор: Ясовеев, Ильдус Миниахметович
• Шифр специальности: 05.13.18, 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Ижевск
• Количество страниц: 184 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

1. Анализ степени автоматизации ГИС.

1.1. Разведка нефтянных месторождений.

1.2. Геофизические исследования геологоразведочных скважин

1.3. Методы каротажа

. 3.1. Использование методов каротажа.

1.3.2. Электрические методы каротажа.

1.3.3. Акустический каротаж

1.3.4. Радиоактивные методы каротажа.

1.3.5. Кавернометрия.

1.4. Автоматизация обработки и интерпретации результатов ГИС
1.5. Интерпретация каротажных данных
1.6. Анализ алгоритмов интерпретации геофизической информации.
1.6.1. Статистические методы.
1.6.2. Алгоритм с использованием диагностических кодов .
1.6.3. Литологическое расчленение с оценкой вероятности.
1.6.4. Метод нормализации
1.6.5. Методы классификации, основанные на петрофизических данных
1.7. Основные модели нечеткой логики
1.8. Анализ программных средств.
1.8.1. Программы для оцифровки каротажных диаграмм
1.8.2. Программы интерпретации каротажных диаграмм.
1.9. Результаты анализа.
1 Постановка цели и задач исследований
2. Интерпретация результатов ГИС на основе применения интеллектуальных алгоритмов
2.1. Развитие адаптивных систем нечеткого вывода.
2.2. Адаптивные нечеткие модели для решения задач прогнозирования в сложных системах.
2.2.1. Математическая теория нечетких множеств.
2.2.2. Не четкие правша
2.3. Модели нечеткого вывода.
2.3.1. Нечеткий вывод по способу Мамдани Матс1ат
2.3.2. Нечеткий вывод по Сугено .
2.3.3. Эволюционный подход к построению систем нечеткого
вывода
2.3.3.1. Теория эволюционных алгоритмов.
2.3.3.2. Генетический алгоритм
2.4. Программные средства для разработки систем нечеткой логики .
2.5. Определение продуктивных коллекторов методом нечеткого логического вывода.
2.6. Полученные результаты и выводы
3. Применение алгоритмов для интерпретации данных ГИС
3.1. Объект и цели исследования
3.2. Применение алгоритма нечеткой классификации.
3.2.1. Определение оптимального количества классов.
3.2.2. Определение весовых коэффициентов методов ГИС
3.3. Применение алгоритма обучения нейронных сетей без учителя
3.4. Определение коэффициента пористости.
3.5. Результаты экспериментальных исследований.
4. Разработка программных модулей АСОИК.
4.1. Введение.
4.2. Проверка достоверности устьевых координат скважин
4.2.1. Условия построения модели расположения скважин
4.2.2. Результаты построения моделей скважин
4.3. Оценка влияния недостоверных данных на результаты моделирования
4.3.1. Условия построения моделей.
4.3.2. Результаты обработки построенных моделей.
4.4. Результаты анализа моделей.
4.5. Описание структур баз данных.
4.5.1. База данных i.
4.6. Файловые структуры данных
4.6.1. Файловая структура описания инклинометрии
4.6.2. Файловая структура описания кривых ГИС.
4.6.3. Файловая структура описания РИГИС
4.7. Разработка структуры системы контроля достоверности данных
4.7.1. Разработка структуры системы.
4.7.2. Разработка структуры базы правил.
4.7.3. Структурная схема обработки данных.
4.8. Разработка программных средств контроля данных.
4.8.1. Алгоритм контроля данных.
4.8.2. Алгоритм обработки правил контроля.
4.8.3. Программная реализация модулей системы контроля
данных.
4.9. Полученные результаты и выводы.
Заключение
Литература


Полученные в работе методики и алгоритмы применения аппарата искусственных нейронных сетей для качественной экспресс-интерпретации данных ГИС позволяют существенно автоматизировать труд геофизика-интерпретатора за счет колоссальных вычислительных возможностей по обработке терабайт геофизической информации интеллектуальными системами на базе как отдельных компьютеров, так и компьютерных сетей, существенно использующих реляционные базы данных таких как «Finden) и др. НС за счет заложенных в них эталонных данных позволяют сократить время, необходимое на проведение качественной экспресс-интерпретации скважин в несколько раз с одновременным повышением качества интерпретации и сокращением ошибок при принятии решений. Созданная АСОИК позволила решить ряд проблем, возникших при обработке различного рода геолого-геофизической и промысловой информации. Применение системы повышает уровень достоверности и согласованности данных, используемых в качестве исходных при построении геологических, гидродинамических и прочих моделей месторождений, а также обеспечивает реализацию механизма обнаружения ошибок и неточностей на ранних стадиях обработки данных. Практическую ценность системе придает ее независимость от используемых аппаратных средств персональных компьютеров и слабую зависимость от хранилища данных. Настоящая работа обеспечивает необходимую базу для дальнейшего развития и совершенствования новых направлений обработки и интерпретации геолого-геофизической информации, построенных на математическом аппарате HJI и НС, с использованием материалов ГИС. Реализации работы в производственных условиях. При непосредственном участии автора была разработана и реализована АСОИК, построенная на принципах систем искусственного интеллекта и реализованная на математическом аппарате HJI и НС, в том числе созданы технические и методические средства, направленные на повышение точности ее функционирования и универсальности. Разработанная система использовалась при работе с перспективной базой данных Finder, где правила системы служат для проверки данных на достоверность и согласованность, а также обеспечивают возможность автоматической корректировки заведомо ошибочной информации. Работа выполнялась в соответствии с планами хоздоговорных НИР, проводимых ПГО (ГГГ1) «Удмуртгеология», Ижевский механический институт: № ГР / «Разработка и внедрение аппаратуры цифровой записи параметров каротажа для серийных каротажных станций. Опытно-методические работы по созданию гибкой производственной системы сбора, преобразования и передачи каротажных данных», № ГР /2 «Разработка автоматизированной системы обработки геологической информации», № ГР /6 «Создание и внедрение автоматизированного банка геологогеофизической информации УПГО «Удм»; ООО «Институт интеллектуальиых технологий»: № ГР 0 «Оцифровка каротажного материала Каширо-подольского объекта Вятской площади Арланского месторождения», № ГР 0 «Отчет по договору 1 на производство работ по переинтерпрс-тации материалов ГИС Ижевского месторождения ОАО «Удмуртнефть». Вся работа в целом, а также ее отдельные части могут быть использованы предприятиями нефтегазодобывающей отрасли, организациями, занимающимися построением ряда различных моделей на основе геолого-геофизической и промысловой информации. Апробации работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на российских и международных научно-технических конференциях и конгрессах: Научно-практической конференции Устиновского механического института (Ижевск, ), Республиканской научно-практической конференции «Научно-технический прогресс» (Ижевск, ), III Российской университетско-академической научно практической конференции (Ижевск, ), конференции International Conference «VJBROENGINEERING-» (Вильнюс, Литва, ), Международных НТК «Информационные технологии в инновационных проектах» (Ижевск, -); IV Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в инновационных проектах» (Ижевск, , ); 4-м научном симпозиуме «Геоинформациониые технологии в нефтегазовом сервисе» (Уфа, ); Международном симпозиуме «Надежность и качество» (Пенза, ); Международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, ); Всероссийской НТК «Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении» (Таганрог, ).