RU2094828C1

RU2094828C1 - Способ разведки нефтегазовых залежей

Info

Publication number: RU2094828C1
Application number: RU96114296A
Authority: RU
Inventors: Р.Х. Муслимов; С.А. Куликов; Н.С. Гатиятуллин; Е.А. Тарасов
Original assignee: Татарское геологоразведочное управление
Priority date: 1996-07-11
Filing date: 1996-07-11
Publication date: 1997-10-27

Abstract

Использование: при разведке нефтегазовых залежей. Сущность изобретения: проводят сейсмическое моделирование методом общей глубинной точки, получают временные разрезы, отбирают обучающую выборку по всему образу участка сейсмических трасс временных разрезов с последующим использованием обучающей выборки в многослойной искусственной нейронной сети. 2 ил.

Description

Изобретение относится к способам разведки нефтегазовых залежей и может быть использовано для обнаружения нефтяных и газовых перспективных объектов.

Известен способ вибросейсморазведки при поиске нефтегазовых месторождений, включающий возбуждение сейсмических колебаний сейсмовибратором, регистрацию сейсмосигнала и математическую обработку (патент РФ N 2045079, G 01 V 1/00,1995). Недостатками этого способа являются необходимость предварительного подробного изучения грунтов, недостаточность информации, на основании которой можно сделать максимально правдоподобное заключение о вероятности наличия объекта поиска.

Известен способ разведки нефтегазовых залежей, включающий сейсмическое профилирование методом общей глубинной точки с последующим определением планового положения и контуров зон, после чего в пределах оконтуренной зоны проводят фрагментарную газовую съемку на углеводороды, при наличии которых делают заключение о существовании залежей нефти и газа (авт.св. СССР N 972452, G 01 V 1/00, 1982). Недостатками способа являются: низкая точность определения скорости продольных волн, что не позволяет осуществлять уверенное оконтуривание нефтяной залежи; невозможность отображения глубоко залегающей нефтяной залежи при проведении газовой съемки.

Наиболее близким к предлагаемому техническому решению является способ разведки нефтегазовых залежей с использованием метода распознавания образов, включающий сейсмическое профилирование методом общей глубинной точки, получение временных разрезов, отбор обучающей выборки в пределах анализируемого окна временных разрезов с последующим использованием обучающей выборки в алгоритме системы обучения и картопостроение, причем обучающую выборку используют в авторегрессионном методе распознавания образов, применяя математические преобразования сейсмических данных (Ч.Чжан, Анализ и выделение сейсмических сигналов. М. Мир, 1986, с.176-191). Наблюдаемые сейсмосигналы подвергают математической обработке с целью определения динамических параметров сейсмической записи, являющихся обучающей выборкой. Это приводит к уменьшению энтропии сигнала и, как следствие, к потере части информации, заключенной в сейсмических сигналах. Кроме того, основная роль в этом способе отводится человеку, что обуславливает субъективность самой процедуры интерпретации и неточность метода.

Задачей, на решение которой направлено данное изобретение, является разработка способа разведки нефтегазовых залежей с использованием метода распознавания образов, обеспечивающего повышение эффективности геологоразведочного процесса за счет: сужения области поиска, а следовательно, сокращения расходов на бурение глубоких скважин, а также полноты и достоверности использования информации.

Поставленная задача решается тем, что в способе разведки нефтегазовых залежей с использованием метода распознавания образов, включающем сейсмическое профилирование методом общей глубинной точки, получение временных разрезов, отбор обучающей выборки в пределах анализируемого окна временных разрезов с последующим использованием обучающей выборки в алгоритме системы обучения и картопостроение, отбор обучающей выборки осуществляют по всему образу участка сейсмических трасс временных разрезов, а в качестве алгоритма системы обучения используют многослойные искусственные нейронные сети.

Предлагаемый способ осуществляют следующим образом. По данным сейсморазведки методом общей глубинной точки получают временные разрезы. На временных разрезах, проходящих через участки с нефтью и в местах ее отсутствия, подтвержденных бурением, выбирают участки сейсмических трасс, образ которых является обучающей выборкой, которую подают на вход обучаемой многослойной искусственной нейронной сети алгоритма системы обучения. Алгоритм такой системы обучения имеет два режима работы: обучение и анализ сейсмических данных. Обучение ведется в интеративном режиме, а анализ в автоматическом. Целью обучения сети является такая подстройка весов, каждого нейрона, чтобы приложение некоторого множества входов приводило к требуемому множеству выходов. Теория искусственных нейронных сетей и алгоритмов их реализации описана в работе Ф.Уоссермена "Нейрокомпьютерная техника", М. Мир, 1992.

Многослойная искусственная нейронная сеть неявно анализирует в определенном временном разрезе сразу весь комплекс динамических параметров сейсмической записи, не подвергая их преобразованиям, определяет числовые значения вероятности наличия залежи углеводородов вдоль сейсмических профилей в анализируемом временном окне. По полученным в результате анализа данным строится прогнозная карта нефтеносности анализируемых отложений.

Новая совокупность заявляемых существенных признаков позволит повысить эффективность геологоразведочного процесса.

Анализ отобранных в процессе поиска известных технических решений показал, что в науке и технике нет объекта, обладающего заявленной совокупностью признаков и которые приводили бы к достижению более высокого технического результата, что позволяет сделать вывод о соответствии предлагаемого изобретения критериям "новизна" и "изобретательский уровень".

Для доказательства соответствия заявляемого способа критерию охраноспособности "промышленная применимость" приводятся конкретные примеры реализации способа.

Пример 1. В качестве исходных данных использован первичный материал сейсмических наблюдений, который позволил создать схему расположения сейсмических профилей и скважин. На фиг.1 представлена геологическая модель нефтяной залежи в терригенных отложениях девона, построенная по материалам скважинных данных. По вертикали расположены цифры, характеризующие глубину скважин, по горизонтали номера сейсмических трасс и номера скважин.

По данным геологической модели был синтезирован синтетический разрез (фиг.1, б). Для обучения сети использовались два участка синтетического разреза: с наличием нефти (трасса 27) и участок без наличия нефти (трасса 2). В дальнейшем обученная система производила анализ всех трасс синтетического разреза. Результаты работы системы представлены в виде гистограммы вероятности наличия нефти по каждой трассе синтетического разреза (фиг. 1, в). Из гистограммы видно, что места расположения трасс, где вероятность составляет 75% и более, уверенно коррелируется с нефтяной залежью.

Пример 2. Процесс работы включает четыре основных этапа: получение временных разрезов, отбор обучающей выборки с последующим обучением сети, анализ временных разрезов и картопостроение. В данном случае для обучения сети использовался участок сейсмической трассы в районе скважины 510, приуроченной к нефтяной залежи в отложениях терригенного девона, и участок трассы в районе скважины 584, где отсутствует нефть в данных отложениях. На фиг. 2 представлен временной сейсмический разрез по профилю 76 (фиг. 2, а) и гистограмма вероятности нефтеносности отложений терригенного девона (фиг. 2, б), На временном сейсмическом разрезе по вертикали расположены значения глубины скважин, м, по горизонтали номера скважин, номера сейсмических трасс. На гистограмме (фиг. 2, б) по вертикали вероятность нефтеносности, В целом на фиг. 2 отображены все сейсмические разрезы, которые анализирует обученная система.

По результатам анализа была построена прогнозная карта нефтеносности данных отложений. Таким образом, в результате исследований были уточнены контуры ранее выявленных залежей нефти и прогнозируется новый нефтеперспективный объект.

Предлагаемый способ разведки нефтегазовых залежей обеспечивает повышение эффективности геологоразведочного процесса за счет сужения области поиска и, как следствие, сокращение расходов на бурение глубоких скважин; полноты использования информации, содержащейся в сейсмических волновых полях, и, как следствие, обеспечение высокой точности и надежности прогнозных решений; широкого использования скважинной информации при обучении многослойной искусственной нейронной сети и анализе сейсмических разрезов.

Данный способ разведки нефтегазовых залежей позволяет решать нефтегазопоисковые и разведочные задачи в условиях минимального объема скважинной информации, не только выявлять нефтеперспективные объекты, но и получать дополнительную и более достоверную информацию о пространственном расположении и размерах объектов. Все это позволяет повысить эффективность буровых работ, увеличить прирост запасов нефти.

Claims

Способ разведки нефтегазовых залежей с использованием метода распознавания образов, включающий сейсмическое профилирование методом общей глубинной точки, получение временных разрезов, отбор обучающей выборки в пределах анализирующего окна временных разрезов с последующим использованием обучающей выборки в алгоритме системы обучения и картопостроение, отличающийся тем, что отбор обучающей выборки осуществляют по всему образу участка сейсмических трасс временных разрезов, а в качестве алгоритма системы обучения используют многослойные искусственные нейронные сети.