ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ЗІ ЗВОРОТНИМ РОЗПОВСЮДЖЕННЯМ ПОМИЛКИ В ЗАДАЧАХ ЕЛЕКТРОМЕТРІЇ НАФТОГАЗОВИХ СВЕРДЛОВИН
DOI:
https://doi.org/10.15407/scine21.04.078Ключові слова:
електрометрія, нафтогазова свердловина, обернена задача, нейрона мережа, зворотне розповсюдження похибкиАнотація
Вступ. Кінцевим кроком електрометрії як основного методу геофізичного дослідження свердловин є кількісна інтерпретація, яка вимагає розв’язання нестійкої оберненої задачі визначення геоелектричних параметрів нашарування пластів, розкритих свердловиною.
Проблематика. Необхідність розв’язувати обернені математичні задачі електрометрії нафтогазових свердловин супроводжується проблемою їхньої нестійкості. Для задач електричного каротажу не існує універсального регуляризаційного методу ефективного розв’язання нестійких обернених задач, створення регуляризаційних методів є технічно складним завданням.
Мета. Продемонструвати можливість ефективного розв’язання оберненої задачі електрометрії (як методами електричного, так й індукційного каротажу) за допомогою використання нейронних мереж зі зворотним розповсюдженням похибки простої архітектури.
Матеріали й методи. Для розв’язання поставленої задачі шляхом випробовування різних параметрів та архітектури нейронної мережі було обрано двошарову мережу із зворотнім поширенням помилки.
Результати. Створено та навчено нейронну мережу (із розробкою структури та обчисленням відповідних масивів її навчання) для визначення становлення параметрів тришарового пласта, розкритого свердловиною. Це дозволило встановлювати радіальні геоелектричні параметри продуктивних пластів-колекторів і визначати їхні фільтраційні
характеристики при подальшій кількісній інтерпретації.
Висновки. Показано, що задача визначення радіального (вздовж пласта для вертикальних свердловин) розподілу питомого електричного опору може бути ефективно розв’язана за використання нейронних мереж із оберненим розповсюдженням помилки простої архітектури. Створено ефективний інструмент для надання швидкої та точної відповіді на головні питання замовника геофізичних робіт: де саме і в якій кількості знаходиться корисний флюїд.
Завантаження
Посилання
Anderson, B. I. (2001). Modeling and inversion methods for the interpretation of resistivity logging tool response. Delft.
Myrontsov, M. L. (2019). Electrometry in oil and gas wells. Kyiv [in Ukrainian].
Myrontsov, N. L. (2012). Numerical modeling of well electrometry. Kyiv [in Russian].
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., Williams, R. J. (1986). Learning Internal Representations by Error Propagation. Parallel Distributed Processing, 1, 318—362. https://doi.org/10.21236/ADA164453
Yegurnova, M. G., Zaikovsky, M. Ya., Zavorotko, Y. M., Tsoha, O. G., Knishman, O. Sh., Mulyr, P. M., Demyanenko, I. I. (2005). Oil and gas prospecting facilities of Ukraine. Oil-gas content and features of litho-geophysical construction of deposits of the lower Carboniferous and Devonian of the Dnipro-Donets depression. Kyiv [in Ukrainian].
Myrontsov, M. L. (2018). Multi-probe hardware for electrometry of oil and gas wells. Science and Innovation, 14(2), 51—56. https://doi.org/10.15407/scine14.03.051
Myrontsov, M., Dovgyi, S., Trofymchuk, O., Lebid, O., Okhariev, V. (2022). Development and testing of tools for mode ling R&D works in geophysical instrument-making for oil and gas well electrometry. Science and Innovation, 18(3), 28—36. https://doi.org/10.15407/scine18.03.028
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Положення про авторські права Автори, які публікуються у журналі «Наука та інновації», погоджуються на такі умови: Автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації. Автори можуть вступати в окремі, додаткові договірні угоди для не ексклюзивного розповсюдження надрукованої у журналі «Наука та інновації» версії своєї роботи (статті) (наприклад, розмістити її в інституційному сховищі або опублікувати в своїй книзі), із підтвердженням її первинної публікації у журналі «Наука та інновації». Авторам дозволено розміщувати свою роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їх веб-сайті).

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
