Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж

Abstract

Наведено обмеження використання кривої природних потенціалів спонтанної поляризації (ПС) під час проведення комплексної поточкової інтерпретації даних геофізичних досліджень свердловин. Запропоновано способи підвищення інформативності та вертикальної роздільної здатності методу завдяки використанню технології створення штучних нейронних мереж. Наведено результати дослідження отриманої синтетичної кривої ПС (αПС) з підвищеною диференціацією, вказано напрями її застосування – літологічне розчленування, оцінка глинистості у поточковому режимі інтерпретації в теригенних типах розрізів свердловин з поширенням по¬ліміктових піщано-алевритових порід.

Рассмотрены ограничения использования кривой естественных потенциалов спонтанной поляризации (ПС) при проведении комплексной поточечной интерпретации данных геофизических исследований скважин. Предложены способы повышения информативности и вертикальной разрешающей способности метода при использовании технологии создания искусственных нейронных сетей. Приведены результаты исследования полученной синтетической кривой ПС (αПС) с повышенной дифференциацией, указаны направления ее применения – литологическое расчленение, оценка глинистости в поточечном режиме интерпретации в терригенных типах разрезов скважин с распространением полимиктовых песчано-алевритовых пород.

It is considered the restriction of use of the natural potential logs SP during the complex pointwise interpretation of well-logging data. The ways of increase of the self-descriptiveness and resolution ability of well-logging by the use of technology of the artificial neuron networks are offered. The results of the synthetic curve SP (alpha-SP) research with the heightened differentiation are given; ways of its application are indicated – the lithologic dismemberment, estimation of clayness during the pointwise interpretation in the terrigenous types of the well profile with the silty micaceous sandstones distribution.