Нейросетевой подход к экспресс-моделированию сигналов электрокаротажа в реалистичных моделях сложнопостроенных терригенных отложений

A. M. Petrov, K. N. Danilovskiy, K. V. Sukhorukova, A. R. Leonenko, A. A. Lapkovskaya

Результат исследования: Научные публикации в периодических изданияхстатьярецензирование

Аннотация

Предлагается новый алгоритмический подход к моделированию сигналов электрокаротажа на основе сверточных нейронных сетей, позволяющий конструировать алгоритмы решения прямых задач для конкретных геофизических приборов в детальных моделях прискважинного пространства с малыми толщинами пластов, учетом радиального изменения удельного электрического сопротивления, неровностей стенки скважины и вытеснения бурового раствора корпусом каротажного прибора. На основе предлагаемого подхода программно реализованы опытные алгоритмы экспресс-моделирования сигналов трех распространенных в России методов электрокаротажа с гальваническим и индукционным возбуждением в двумерных моделях прискважинного пространства. Разработанные нейросетевые алгоритмы характеризуются многократным увеличением быстродействия по сравнению с численными решателями. Предложенные решения открывают возможности для усложнения базовых геоэлектрических моделей прискважинного пространства. Использование моделей среды, адекватных по сложности актуальным целевым геологическим объектам, позволит повысить достоверность результатов интерпретации данных электрокаротажа, измеренных в сложных геологических условиях.
Переведенное названиеNeural network-based approach to resistivity logs express simulation in realistic models of complex terrigenous sediments
Язык оригиналарусский
Номер статьи6
Страницы (с-по)70-78
Число страниц9
ЖурналGeology and Mineral Resources of Siberia
Номер выпуска4 (48)
DOI
СостояниеОпубликовано - 2021

Ключевые слова

  • Convolutional neural networks
  • Detailed geoelectric models
  • Express-modeling
  • Focused lateral logging
  • Low-frequency induction logging
  • Terrigenous oil reservoirs
  • Unfocused lateral logging sounding

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 1.05 НАУКИ О ЗЕМЛЕ И СМЕЖНЫЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ
  • 1.05.KY ГЕОЛОГИЯ

ГРНТИ

  • 38 ГЕОЛОГИЯ

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Нейросетевой подход к экспресс-моделированию сигналов электрокаротажа в реалистичных моделях сложнопостроенных терригенных отложений». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать