Версия для печати

Встреча молодых специалистов, 30 ноября 2017

30 Нояб 2017 Прочитано 2909 раз
Оцените материал
(0 голосов)
  • Начало: 30 Нояб 2017, 19:00
  • Тип Мероприятия: Конференция

Приглашаем Вас на встречу для молодых специалистов, организуемую Обществом инженеров нефтегазовой промышленности SPE, на тему: Инверсия и методы машинного обучения при интерпретации геофизических данных в скважинах

 

 

Встреча пройдет на английском языке.

 

Встреча состоится 30 ноября , в четверг, в 19-00 в офисе ЛУКОЙЛ по адресу: Покровский бульвар, д.3, строение 1.

 

Встреча открыта для всех желающих (не только молодых специалистов)!

Необходима предварительная регистрация! Последний день регистрации – 29 ноября, 12:00.

Просим подтвердить свое участие электронным письмом на Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., после чего Вы получите подтверждение и будете внесены в список для Службы безопасности. В заявке просим указать ФИО, место работы, должность. Заявки принимаются до 12.00, 29 ноября.

При себе просьба иметь документ (паспорт/вод. удостоверение) для предъявления охране. На проходной Вас встретят и проводят в аудиторию.

 

С нетерпением ждем Вас на встрече!

 

Подробнее о теме доклада

Стандартные методы интерпретации данных ГИС включают в себя этапы качественного и количественного анализа совокупности измерений скважинных геофизических приборов с целью восстановления свойств геологического разреза и петрофизических свойств пересекаемых пород. На этапе качественного анализа данных ГИС, как правило, решаются коцептуальные вопросы литологического расчленения разреза, выделения зон потенциальных коллеторов, зон с потенциально искаженными и некондиционными данными. Количественные методы включают в себя совокупность математических процедур, нацеленных на подсчет петрофизических параметров пород путем использования одного или сочетания нескольких методов ГИС, например, в виде системы линейных уравнений и решения обратной задачи методом наименьших квадратов. Как в первом, так и во втором случае интепретации данных ГИС наибольшую неопределенность в интерпретацию привносят следующие моменты.

Первое, это глубинность исследования отдельного метода ГИС и его вертикальная разрешающая способность, приводящие к некорректности совместного использования измерений в системе линейных уравнений. На этом этапе с переменным упехом используются методы прямого моделирования отклика каждого из метода ГИС и методы решения некорректой обратной задачи путем совместной инверсии данных одним или совокупностью алгоритмов оптимизации для восстановления физических параметров пород. Основные сложности инверсии данных связаны, в первую очередь, с некорректностью обратной задачи и множеством эквивалентных решений, а также с большими времеными и программными ресурсами, необходимых для процедуры инверсии.

Второе, это рассчет петрофизических свойств пород, таких как пористость, водонасыщенность и т.д, по результатам восстановления физических свойств на первом этапе инверсии данных, который основан на связи «ГИС – петрофизические свойста породы» для каждного измерения ГИС. На данный момент самой обоснованной петрофизической базой являются лабораторные исследования керна, однако, все больше исследований ведется в направлении моделирования порового пространства на основе оцифровывания керна и численного предсказания петрофизичеких свойств пород.

Последняя, но не менее важная, сложность связана с качественной интерпретацией результатов первого и второго этапа с целью восстановления концептуальной геологической картины и является, на данный момент, результатом субъективного мнения инетрепретатора, основанного на интегрировании всех доступных геологических и промысловых данных. В частности, в интерпретации данных ГИС используются методы электрофациального анализа зависимостей физических и петрофизических параметров с целью восстановления обстановки осадконакопления (в вертикальных скважинах) и геометрии резервуара (в горизонтальных скважинах).

Рассмотрены основные методы и примеры моделирования и инверсии данных ГИС, доступных для практического использования, методы машинного обучения, статистического анализа и автоматической итерпретации данных ГИС в вертикальных и горизонтальных скважинах.

Об авторе:

Крутько Владислав Вадимович, АО «Бэйкер Хьюз».

 

Владислав начал карьеру в Baker Hughes B.V. в 2014 г. в европейском отделении Geoscience компании, Нидерланды. На протяжении 3 лет он был ответственным за проекты комплексной интепретации данных стандартного и расширенного комплекса ГИС для заказчиков Европы, Великобритании и др. стран.

В его обязанности входило планирование, сопровождение и экспертное заключение по результатам обработки и интепретациции геофизических данных в скважинах.

Также, в его обязанности входило обеспечене взаимодействия команд оперативной инетпретации и команд научных отделов R&D компании.

На данный момент Владислав является членом российской геофизической команды Бэйкер Хьюз и отвечает за разработку методологии интерпретации геофизических данных в горизонтальных скважинах.

Владислав получил степень бакалавра физики (физика полупроводников) в Новосибирском Государственном Университете, степень магистра наук Томского Политехнического Университета по геофизике и степень Master of Science по геологии университета Heriot-Watt (г.Эдинбург).

Профессиональными интересами являются обратные задачи геофизики, численное моделирование физических процессов, машинное обучение.