Применение методов машинного обучения для интерпретации данных ГИС
УДК: 550.832
DOI: 10.33285/2413-5011-2022-9(369)-48-54
Авторы:
ГУЛИН АЛЕКСАНДР БОРИСОВИЧ1,
КЕРИМОВ АБДУЛ-ГАПУР ГУСЕЙНОВИЧ
2
1 Филиал ООО "ЛУКОЙЛ-Инжиниринг" "КогалымНИПИнефть" в г. Тюмени, Тюмень, Россия
2 Северо-Кавказский федеральный университет, Ставрополь, Россия
Ключевые слова: машинное обучение, выбросы, нормализация данных, нейронные сети, деревья принятия решений
Аннотация:
Проведена работа, описывающая исследование по применению машинного обучения (МО) в целях интерпретации данных ГИС для меловых отложений. Проведен анализ по выявлению наилучшего метода МО, который в дальнейшем планируется применять в работе для экспресс-интерпретации ГИС. В статье был проведен анализ сбора и подготовки входных данных, что является одной из главных задач при применении алгоритмов машинного обучения. Данная тема является актуальной ввиду того, что объем данных каротажных диаграмм продолжает быстро расти по мере совершенствования технологий и методов записи. Внедрение методов машинного обучения в геологической области поможет ускорить рабочие процессы с большими наборами данных без ухудшения качества. В дальнейшем планируется доработка алгоритмов для интерпретации не только меловых отложений, но и всего разреза скважины, что позволит совместно с заключением эксперта выдать более точный результат интерпретации.
Список литературы:
1. Александров Д.В. Создание единой постояннодействующей сейсмогеологической модели юрских и ачимовских отложений Тевлинско-Русскинского месторождения на основе переобработки, переинтерпретации и обобщения сейсмических материалов 3D: отчет. – Тюмень: Филиал ООО "ЛУКОЙЛ–Инжиниринг" "КогалымНИПИнефть" в г. Тюмени, 2020. – 170 с.
2. Shier D.E. Well log normalization: Methods and guidelines // Petrophysics, 2004. – № 45(3). – Pp. 268–280.
3. Дэвис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. Кн. 1. – М., 1990. – С. 109–110.
4. Электронный учебник по статистике. [Электронный ресурс]. – М.: Statsoft, Inc., 2012. – URL: https://habr.com/ru
Назад в номер