ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ЗІ ЗВОРОТНИМ РОЗПОВСЮДЖЕННЯМ ПОМИЛКИ В ЗАДАЧАХ ЕЛЕКТРОМЕТРІЇ НАФТОГАЗОВИХ СВЕРДЛОВИН

Автор(и)

  • М. Миронцов Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору Національної академії наук України https://orcid.org/0000-0002-2830-8803

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine21.04.078

Ключові слова:

електрометрія, нафтогазова свердловина, обернена задача, нейрона мережа, зворотне розповсюдження похибки

Анотація

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

Дані завантаження ще не доступні.

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

2025-08-12

Як цитувати

Миронцов, М. (2025). ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ЗІ ЗВОРОТНИМ РОЗПОВСЮДЖЕННЯМ ПОМИЛКИ В ЗАДАЧАХ ЕЛЕКТРОМЕТРІЇ НАФТОГАЗОВИХ СВЕРДЛОВИН. Science and Innovation, 21(4), 78–84. https://doi.org/10.15407/scine21.04.078

Номер

Розділ

Науково-технічні інноваційні проекти Національної академії наук України