TY - JOUR AU - Федак, І. О. AU - Коваль, Я. М. PY - 2020/03/31 Y2 - 2024/03/28 TI - Літофаціальне зонування продуктивних горизонтів нафтогазо-вих родовищ з використанням штучної нейронної мережі JF - Prospecting and Development of Oil and Gas Fields JA - PDOGF VL - IS - 1(74) SE - НАУКА – ВИРОБНИЦТВУ DO - 10.31471/1993-9973-2020-1(74)-96-105 UR - https://rrngr.nung.edu.ua/index.php/rrngr/article/view/760 SP - 96-105 AB - <p><em>Якість проєкту розроблення нафтогазового родовища значною мірою залежить від точності прогнозування процесів, які будуть відбуватися у поровому просторі пластів-колекторів під час вилучення вуглеводнів за визначених технологічних умов у експлуатаційних свердловинах. Таке прогнозування можливе за умови наявності геологічної моделі родовища. І чим детальніша модель, тим точніше прогнозування. Увесь об’єм інформації, який використовується для створення геологічної моделі родовища, має дискретний характер, а її детальність визначається кількістю свердловин, які розкрили продуктивні пласти. Характер зміни колекторських властивостей продуктивних пластів за їх простяганням та перпендикулярно до нашарування є одним з найважливіших елементів геологічної моделі. Створення елементів даного типу потребує інформації лабораторних досліджень кернового матеріалу, інтерпретації результатів геофізичних досліджень та методики прогнозування характеру зміни колекторських властивостей у міжсвердловинному просторі. Наявність згаданих елементів дає змогу встановити, у якій обстановці відбувалося нагромадження осадів у межах існуючих свердловин та якому типу фації відповідають геологічні розрізи відкритих продуктивних інтервалів. Літофаціальне зонування площі продуктивного пласта за даною інформацією дає змогу прослідкувати закономірності розповсюдження фацій різного типу, встановити їх взаємне розташування, та, відповідно, прогнозувати характер зміни колекторських властивостей у міжсвердловинному просторі. Відсутність достатньої кількості кернового матеріалу, що є типовою проблемою, суттєво ускладнює можливість ідентифікації фацій. Існує інший спосіб вирішення даної задачі – це ідентифікація фацій за морфологією геофізичних кривих. У наш час така задача вирішується на якісному рівні. У даній роботі запропоновано застосувати кількісну методику ідентифікації фацій з використанням штучної нейронної мережі. Зокрема, морфологія кривих формалізується рядом параметрів, які формують вхідний вектор штучної нейронної мережі. На виході мережі формуються кластери каротажних кривих з подібною морфологією, які аналітичним шляхом відносять до певного виду фацій. На основі отриманої інформації проводять літофаціальне зонування продуктивних горизонтів. </em></p> ER -