«Труды Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина»

ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ТРЕНДОВ НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ТРЕХМЕРНОЙ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ

УДК: 51.001
DOI: -

Авторы:

¹ РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина

Ключевые слова: модели месторождения, фильтрационно-емкостные свойства, нейросети

Аннотация:

Прогноз фильтрационно-емкостных свойств является важным этапом построения трехмерных моделей месторождений нефти и газа. Трехмерная сейсморазведка содержит внушительный объем информации об акустических свойствах пород, которая может использоваться при расчете, например, пористости. Для извлечения такой информации и уточнения прогноза петрофизических свойств на основе результатов сейсморазведки предложено использовать искусственные нейронные сети. Такой подход позволяет избежать ограничений свойственных стандартным (в первую очередь линейным) моделям и повысить достоверность получаемых результатов.

Список литературы:

1. Aminzadeh F., P. de Groot. Neural Networks and Other soft computing Techniques with applications in the Oil industry. EAGE Publications, 2006, Netherlands, 164 p.
2. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. Пер. с польского.- М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с.
3. Урупов А.К. Основы трехмерной сейсморазведки. - М.: Изд-во Нефть и Газ, 2005.
4. Deutch, Clayton V. Geostatistical Reservoir modeling., Oxford University Press, New York, 2002.