Изучение свойств горных пород через геофизические исследования скважин играет ключевую роль в процессе разработки месторождений углеводородов. Эти исследования предоставляют информацию о структуре пород, их проницаемости, плотности и других характеристиках, что необходимо для определения наличия углеводородов, прогнозирования условий добычи и принятия стратегических решений по использованию месторождения. Таким образом, геофизические исследования скважин являются неотъемлемой частью процесса освоения природных ресурсов и играют важную роль в оптимизации работ по разработке месторождений. Об этом сообщает comandir.com.
Компьютерное зрение поможет оптимизации добычи нефти
Два ученых Института физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН, Даниил Куприн и Никита Дубиня, создали уникальное программное обеспечение, способное автоматизировать обработку данных, получаемых из скважинных имиджеров. Эти приборы используются для записи электрического сопротивления стенок скважины и создания изображений трещин с целью анализа геометрических характеристик. Программное обеспечение, основанное на методах компьютерного зрения и нейронных сетях, способно автоматически выделять естественные трещины в породах вблизи скважин. Это позволяет ученым прогнозировать места максимального притока нефти, определять направление фильтрации и выявлять потенциально опасные участки скважин.
Их инновационное решение значительно ускоряет процесс обработки данных, что помогает исследователям более эффективно 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 используют программу IODP и данные, полученные с помощью электрического скважинного имиджера в регионе желоба Нанкай на юге Японии для своих исследований. После обработки данных с помощью методов компьютерного зрения, ученые автоматически выбирают наиболее достоверные результаты, сокращая время и уменьшая возможные ошибки.
Для анализа данных каждая трещина проходит специальную обработку, где создается набор синусоид, описывающих ее характеристики. Оператор получает статистические параметры, отражающие геометрические особенности трещин и погрешности в их определении. Программное обеспечение упрощает работу оператора, который проверяет результаты и вносит корректировки при необходимости.
В долгосрочной перспективе ученые планируют использовать нейронные сети для разработки программного обеспечения. Для обучения этих сетей будут использованы обширные наборы синтетических данных о скважинах, отражающих реальные условия пластов. Даниил Куприн и Никита Дубиня, специалисты из ИФЗ РАН, ведут ключевые исследования в этой области.
