ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БОЛЕЕ ТОЧНЫХ МОДЕЛЕЙ СВЯЗИ МЕЖДУ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИМИ ПАРАМЕТРАМИ И РЕЗУЛЬТАТАМИ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Рахманов С.; Тедженова М.; Джепбаров Ш.; Батырова А.; Керимов А.

6. Мукасьян А. С., Шугаев В. А., Кирьяков Н. В. Влияние газифицирующихся фаз на горение титана в воздухе // ФГВ, 1993. Т. 42, 29, №1. С. 9-13.

7. Филоненко А. К. Спиновое горение титана при низком давлении // ФГВ, 1991. Т. 27. №6. С. 41-45.

8. Вадченко С. Г., Филимонов И. А. Волновые режимы горения гафния в азоте // ФГВ, 1999. Т. 352. С. 4753.

9. Ермаков В. И., Струнина А. Г., Барзыкин В. В. Экспериментальное исследование процесса зажигания безгазовых систем волной горения // ФГВ, 1976. Т. 12, №2, С. 211-217.

10.Струнина А. Г., Булгакова Э. А., Демидова Л. К., Барзыкин В. В. Горение безгазовых систем при криогенных температурах // ФГВ, 1988. Т. 74. №2. С. 99-102.

УДК 62

Рахманов С.,

Преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан Тедженова М., Преподаватель,

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан Джепбаров Ш., Преподаватель,

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт,

Ашхабад, Туркменистан Батырова А., Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули,

Ашхабад, Туркменистан Научный руководитель: Керимов А.

Преподаватель,

Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,

Ашхабад, Туркменистан

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БОЛЕЕ ТОЧНЫХ МОДЕЛЕЙ СВЯЗИ МЕЖДУ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИМИ ПАРАМЕТРАМИ И РЕЗУЛЬТАТАМИ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Аннотация

Традиционные методы интерпретации данных геофизических исследований скважин (ГИС) часто сталкиваются с ограничениями, связанными с упрощенными предположениями о свойствах горных пород и нелинейными взаимосвязями между петрофизическими параметрами. Машинное обучение (МО) предоставляет мощный инструментарий для преодоления этих ограничений и создания более точных и гибких моделей.

Ключевые слова:

геофизические исследования скважин, нефтегазовая отрасль, анализ данных, машинное обучение, петрофизические параметры, горные породы.

Современная геофизика и петрофизика активно развиваются с применением новых технологий, и одним из таких прорывных направлений является использование машинного обучения (МЛ) для создания более точных и надежных моделей связи между петрофизическими параметрами и результатами геофизических исследований (ГИС). Геофизические исследования (ГИС) играют важную роль в нефтегазовой отрасли, позволяя изучать характеристики осадочных пород, включая их пористость, проницаемость, минералогический состав и механические свойства. Однако традиционные методы анализа данных часто ограничены, а использование МЛ открывает новые возможности для улучшения точности и предсказуемости моделей.

Петрофизические параметры, такие как пористость, проницаемость, насыщенность углеводородами и механическая прочность, являются ключевыми для оценки нефтегазовых резервуаров. Геофизические исследования, в свою очередь, помогают собирать данные о породах на основе их физико-геометрических характеристик, таких как электрическое сопротивление, плотность, радиационные свойства и другие. Каротаж, сейсмика, магнито- и электромагнитные методы, а также методы, основанные на ядерном магнитном резонансе (ЯМР), используются для получения этих данных.

Однако существует проблема: полученные данные ГИС часто недостаточны для точной оценки всех петрофизических параметров. Это связано с тем, что геофизические данные обычно характеризуют только некоторые аспекты породы, в то время как полное понимание свойств требует знания множества факторов, включая состав минералов, текстуру, распределение пор, влажность и другие параметры. Здесь на помощь приходит машинное обучение, которое позволяет строить более сложные и точные модели связи между геофизическими данными и петрофизическими характеристиками.

Машинное обучение (МЛ) представляет собой класс методов анализа данных, которые позволяют обучать алгоритмы на основе исторических данных с целью предсказания или выявления скрытых зависимостей в новых данных. В контексте геофизических исследований МЛ используется для разработки более точных моделей, которые могут преобразовывать сырые данные ГИС в ценную информацию о петрофизических характеристиках пород.

Основные этапы использования МЛ в петрофизических исследованиях включают:

1. Сбор и подготовка данных

2. Выбор и обучение модели

3. Оценка и валидация модели

4. Интерпретация результатов и оптимизация

Использование машинного обучения для создания моделей связи между петрофизическими параметрами и результатами геофизических исследований открывает новые горизонты для нефтегазовой отрасли. Оно позволяет повышать точность и эффективность анализа данных, улучшать прогнозирование и моделирование процессов в недрах. Несмотря на определенные вызовы, связанные с качеством данных и интерпретируемостью моделей, преимущества, которые дает МЛ, делают его важным инструментом для геофизиков и петрофизиков, стремящихся к более глубокому пониманию структуры и свойств осадочных пород.

Список использованной литературы:

1. Liu, Z., Zhang, L., & Wang, H. (2019). Machine learning in geophysics and reservoir modeling: A review. Geophysics, 84(3), 1-12, 2019.

2. Богданов, А. А., и др. (2020). Машинное обучение в геофизике и петрофизике: теория и практика. — М.: Издательство Наука, 2020.

Аннотация научной статьи по наукам о Земле и смежным экологическим наукам, автор научной работы — Рахманов С., Тедженова М., Джепбаров Ш., Батырова А., Керимов А.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Рахманов С., Тедженова М., Джепбаров Ш., Батырова А., Керимов А.