Сравнительный анализ технологии прогнозирования свойств коллекторов по сейсмическим данным на основе линейных и нелинейных алгоритмов предсказания

Аннотация

В статье рассматриваются результаты динамической интерпретации сейсмических данных МОГТ 3D в комплексе с каротажными данными. Перед авторами стояла задача сравнения результатов сейсмической инверсии до суммирования и технологии нейронного обучения в условиях газоконденсатного месторождения Арыкты. Основанием этому послужила и низкая сейсмическая изученность района исследований, и достаточно хорошие прогнозируемые перспективы нефтегазоносности региона, и необходимость изучения критериев выбора той или иной процедуры динамической интерпретации. В этой связи была предпринята попытка рассмотреть строение и нефтегазоносность газоконденсатного месторождения Арыкты с точки зрения сравнительного анализа между инверсией до суммирования, которая на данный момент в геологоразведочной отрасли активно используется в рамках стандартного графа интерпретации, и нейронного машинного обучения. Обоснованием актуальности выполненных исследований является наличие новых скважин и современных данных каротажа, возможность обновления и сравнения результатов синхронной инверсии до суммирования, возможность апробации алгоритмов нейронного обучения. Проведенные исследования позволили выделить критерии преимущественного использования машинного обучения в условиях месторождения Арыкты, по-новому взглянуть на особенности внутреннего строения пород, слагающих продуктивную часть разреза, физически показать преимущества результатов машинного обучения в сравнении с сейсмической инверсией до суммирования.