ЛУКОЙЛ ВЫПОЛНИЛ КОМПЛЕКС РАБОТ ПО ДЕТАЛЬНОМУ ГЕОЛОГИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

В ЛУКОЙЛе разработаны и внедрены в использование технологии автоматического описания шлифов и анализа результатов керновых исследований пермокарбоновой залежи Усинского месторождения.

В филиале ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» (100% дочернее предприятие ПАО «ЛУКОЙЛ») разработаны и внедрены в использование технологии автоматического описания шлифов и анализа результатов керновых исследований пермокарбоновой залежи Усинского месторождения.

Разработки позволят экономить время и ресурсы при построении трехмерных геологических моделей приоритетных месторождений Компании, интерпретации данных геофизических исследований скважин, материалов сейсморазведки в 3D c использованием технологий машинного обучения.

В основу создания концептуальной модели строения пермокарбоновой залежи Усинского месторождения вошли представления о геологическом строении территории, работа по описанию и классификации пород по шлифам, выделению литологических разностей по скважинам и пластам коллекторов. Для машинного обучения использованы данные по 24 скважинам. Результаты обучения применены более, чем к тысяче скважин Усинского месторождения.

Разработанный цифровой формат для описания шлифов с применением технологии глубокого обучения нейронной сети позволил получить информацию по ключевым параметрам – пористость породы, трещиноватость, литологический состав. В результате проведения работ построена детальная трёхмерная геолого-литологическая модель пермокарбоновой залежи Усинского месторождения. Общее время на построение модели с учетом работы с керном, интерпретации данных ГИС и материалов сейсморазведки 3D составило 362 рабочих дня. Общее сокращение времени на выполнение работ по комплексному моделированию данным с использованием технологий машинного обучения может составить до 55 процентов.

Категории:
414
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Добавить Товар или Услугу

Добавить объявление с товаром или услугой могут зарегистрированные на сайте посетители, представители организации по ссылке :https://in-power.ru/products/add .

Продолжая использовать данный сайт, вы принимаете условия Пользовательского соглашения, Политики конфиденциальности и даете свое полное согласие на сбор и обработку и распространение персональных данных и файлов cookies. Если вы не согласны с данными условиями вы обязаны покинуть сайт.