Геофизические исследования скважин играют важную роль в изучении свойств горных пород, составляющих верхние слои земной коры. Они являются неотъемлемой частью процесса разработки и освоения месторождений углеводородов, влияя на все последующие этапы работ. Проведение геофизических исследований позволяет получить информацию о структуре горных пород, их проницаемости, плотности и других характеристиках. Эти данные необходимы для определения наличия углеводородов, прогнозирования условий добычи и принятия стратегических решений по использованию месторождения. Об этом сообщает comandir.com.
Использование компьютерного зрения для оптимизации добычи нефти
Ученые Института физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН, Даниил Куприн и Никита Дубиня, разработали инновационное программное обеспечение для автоматизированной обработки данных, получаемых из скважинных имиджеров. Эти приборы позволяют записывать электрическое сопротивление стенок скважины и создавать изображения трещин для анализа геометрических характеристик.
Программное обеспечение, основанное на методах компьютерного зрения и нейронных сетях, способно автоматически выделять естественные трещины в породах вокруг скважины. Зная эти характеристики, ученые могут прогнозировать места максимального притока нефти, определять направление фильтрации и выявлять потенциально опасные участки скважины.
Это инновационное решение значительно сокращает время, затрачиваемое на интерпретацию данных, что помогает ученым более эффективно и точно изучать месторождения углеводородов. Разработанное программное обеспечение открывает новые возможности для оптимизации работы с данными скважинных имиджеров и повышения эффективности исследований в области нефтегазовой промышленности.
Ученые из ИФЗ РАН проводят исследования, используя доступные данные программы IODP, полученные с помощью электрического скважинного имиджера в регионе желоба Нанкай на юге Японии. Для анализа данных прибора они преобразуют изображения, исключая возможные ошибки записи, и применяют методы компьютерного зрения для интерпретации результатов. После обработки данных ученые сравнивают их и автоматически выбирают наиболее достоверные результаты, минимизируя вмешательство оператора.
Каждая трещина проходит многократную обработку, при этом создается набор синусоид, описывающих ее характеристики. Затем оператор получает статистические параметры, отражающие геометрические особенности трещин и погрешности в их определении. Программное обеспечение упрощает работу оператора, который лишь проверяет результаты и вносит корректировки при необходимости.
В будущем ученые планируют использовать нейронные сети для разработки программного обеспечения. Обучение этих сетей будет проводиться на обширных наборах синтетических данных о скважинах, отражающих реальные условия пластов. Даниил Куприн и Никита Дубиня, специалисты из ИФЗ РАН, ведут ключевые исследования в этой области.
