Сейсмическая инверсия при помощи алгоритмов машинного обучения на примере Ваделыпского нефтяного месторождения

Abstract

Целью данной работы является разработка алгоритма способного восстанавливать кривые акустического и плотностного каротажей из сейсмического отклика. В процессе выполнения данной работы были написаны, программно реализованы и апробированы алгоритмы для проведения сейсмической инверсии, в ходе которой восстанавливаются плотностные и акустические каротажи. По результатам восстановления кривых акустического и плотностного каротажей из сейсмической трассы сравнивались алгоритмы машинного и глубокого обучения. Ранее не использованный для решения аналогичных задач алгоритм продемонстрировал лучшие и стабильные результаты, после чего был рекомендован для применения на данном месторождении. Также проведен расчет экономического эффекта от использования данного подхода.

The goal of this work is to develop a technique capable to establish relationship between sonic, density logs and seismic response. During performing this work program code was created, realized and approved for conducting seismic inversion during which density and sonic logs are recovered. Results of predicted density and sonic logs from seismic trace for several machine learning and deep learning algorithms were compared. Chosen algorithms previously were not applied for solving similar regression problems. After performing this work, the best algorithm was recommended. Possible economic impact from suggested technique was described and estimated.