Разработан алгоритм поиска нефти и газа в карбонатных резервуарах
Поиск и разработка карбонатных коллекторов, характеризующихся развитой трещиноватостью, являются одной из наиболее актуальных задач нефтегазовой геофизики. По разным оценкам, именно в трещиноватых карбонатных резервуарах сосредоточено от 35 до 48% мировых запасов нефти и от 23 до 28% запасов природного газа.
Обрабатывая сейсмические данные, специалисты могут более точно определить расположение разломов, трещин и каверн, где находятся углеводороды. Важнейшую информацию о таких объектах содержит рассеянная составляющая сейсмического волнового поля. Рассеянные волны используются для построения дифракционных сейсмических изображений и дальнейшей геологической интерпретации.
Сотрудники Института нефтегазовой геологии и геофизики им.А.А.Трофимука СО РАН разработали алгоритм выделения рассеянных волн в области данных с использованием машинного обучения и синтетической обучающей выборки, максимально близкой к реальным данным.
Алгоритм был успешно протестирован в ходе численных экспериментов - как с использованием синтетических данных, полученных для реалистичной модели с трещинами для месторождения в Восточной Сибири, так и на реальных данных.
Исследование показало чёткую зависимость качества работы алгоритма от объёма и разнообразия обучающей выборки.
"Для работы с реальными данными наибольшую практическую ценность представляет модель, тренировочный цикл которой включает данные с аддитивным шумом различной природы и интенсивности, - отметил заведующий лабораторией методов интерпретационной обработки сейсмических данных ИНГГ СО РАН, д.ф.-м.н.М.И.Протасов, - именно эта модель, адаптированная к условиям, имитирующим реальные помехи, демонстрирует наилучшие результаты при прямой обработке реальных сейсмических материалов".
В дальнейшем протестированный алгоритм планируется применять при решении реальных задач по поиску углеводородов.
Подробно разработка описана в научной статье: Протасов М.И., Кенжин Р.М. - Выделение рассеянной компоненты сейсмических волновых полей в области данных с использованием машинного обучения // Геофизика - № 2 - С.9-16 - 2026 (http://www.ipgg.sbras.ru/ru/science/publications/publ-vydelenie-rasseyannoy-komponenty-seysmicheskikh-2916-2026).
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда, грант № 21-71-20002-П (https://rscf.ru/project/21-71-20002/). Результаты были получены с использованием вычислительных ресурсов суперкомпьютерного центра Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (scc.spbstu.ru).
Источник:
