Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 637035)
Контекстум
Электро-2024
Нефтепромысловое дело. Oilfield Engineering  / №4 2023

ИНТЕГРИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ СКВАЖИННЫХ И СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ В ЦЕЛЯХ ФОРМИРОВАНИЯ ФАЦИАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ВЕРХНЕЮРСКИХ СУЛЬФАТНО- КАРБОНАТНЫХ ОТЛОЖЕНИЙ (500,00 руб.)

0   0
Первый авторКостин
АвторыПрибуш А.П., Пошибаев В.В., Задорожняя И.А., Носов М.А.
Страниц10
ID872895
АннотацияСоздание модели распределения фаций в пределах месторождения является ключевым процессом при построении геологической модели сложно построенного карбонатного коллектора. От полученных результатов зависит обоснование рациональной системы разработки месторождения. В представленной статье предложена методика интеграции геолого- геофизической информации с использованием технологии машинного обучения, позволяющей оптимизировать прогноз распространения фаций. Анализ скважинных данных показан на примере отложений внутреннего и внешнего рампа. Локализация фаций и процесс машинного обучения с выделением наиболее продуктивных зон представлены для пород внутреннего рампа. Подготовка информации для машинного обучения проведена с постепенным переходом от прямого изучения пород масштаба керна к уровню скважины и затем к сейсмическим исследованиям. Получаемые в процессе машинного обучения результаты проходят проверку, в основу которой положены результаты сиквенс- стратиграфического анализа. Отмечается зависимость достоверности прогноза распространения фаций от качества и объемов скважинной и сейсмической информации, а также необходимость привлечения группы профильных специалистов.
ИНТЕГРИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ СКВАЖИННЫХ И СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ В ЦЕЛЯХ ФОРМИРОВАНИЯ ФАЦИАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ВЕРХНЕЮРСКИХ СУЛЬФАТНО- КАРБОНАТНЫХ ОТЛОЖЕНИЙ / Н.Г. Костин [и др.] // Нефтепромысловое дело. Oilfield Engineering .— 2023 .— №4 .— С. 21-30 .— URL: https://rucont.ru/efd/872895 (дата обращения: 29.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ