Прогнозирование ФЕС коллекторов залежей УВ по сейсмическим и скважинным данным с использованием комплекса DV-SeisGeo

В статье описывается решение одной из актуальных задач геологического моделирования — прогнозирование физических свойств продуктивных коллекторов по комплексу сейсмических и скважинных данных, на примере отечественного программного комплекса DV-SeisGeo. Приводится описание технологии работы с одной из реализаций нейронных сетей Кохонена, самоорганизующимися картами, которая позволяет оценить возможности данного инструмента и использовать полученную информацию для формирования критериев выбора и обработки входных данных, создания структуры нейронной сети и способов анализа результатов прогнозирования.
материалы и методы
Интерпретация и обработка данных 3D сейсморазведки, интерпретация и обработка данных ГИС.
Итоги
Составлена и опробована технологическая схема использования нейронных сетей для прогноза ФЕС терригенных коллекторов в пакете DV-SeisGeo. Предложены принципы выбора сейсмических атрибутов и создания структуры нейронной сети.
Выводы
Модификация нейронных сетей СОК в пакете DV-SeisGeo может не только эффективно использоваться при прогнозировании фильтрационно-емкостных свойств терригенных коллекторов на базе трехмерной геологической модели, но также и значительно расширить возможности интерпретатора при уточнении особенностей геологического строения залежей природных УВ. Полученные результаты подтверждают выводы ряда исследователей о том, что нейронные сети не должны использоваться по принципу «черного ящика», и для получения наиболее достоверных результатов в процессе обучения нейронной сети должны участвовать только те геолого-геофизические параметры, которые функционально связаны с изменением прогнозируемых свойств объекта.