RU2530324C2 - Method for determining position of marker depth coordinates when constructing geological model of deposit - Google Patents
Method for determining position of marker depth coordinates when constructing geological model of deposit Download PDFInfo
- Publication number
- RU2530324C2 RU2530324C2 RU2012151408/08A RU2012151408A RU2530324C2 RU 2530324 C2 RU2530324 C2 RU 2530324C2 RU 2012151408/08 A RU2012151408/08 A RU 2012151408/08A RU 2012151408 A RU2012151408 A RU 2012151408A RU 2530324 C2 RU2530324 C2 RU 2530324C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- well
- wells
- correlation
- test
- value
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к способу, устройству и машиночитаемому носителю данных, предназначенным для построения геологической модели нефтяного или иного месторождения. В частности, изобретение относится к способу, устройству и машиночитаемому носителю данных, предназначенным для определения коэффициентов корреляции для комплекса кривых ГИС и нахождения положений глубин маркера, для которых значение коэффициента корреляции является максимальным.The invention relates to a method, device and computer-readable storage medium for constructing a geological model of an oil or other field. In particular, the invention relates to a method, apparatus, and computer-readable storage medium for determining correlation coefficients for a complex of GIS curves and for finding marker depth positions for which the correlation coefficient value is maximum.
Уровень техникиState of the art
Из уровня техники известен источник ЕА 200600036 A1, E21B 7/04, 30.12.2008, описывающий пакет программ, хранимых в памяти на автоматизированном рабочем месте или в другой вычислительной компьютерной системе, предназначенных для построения модели одиночной скважины.From the prior art, the source EA 200600036 A1, E21B 7/04, 12/30/2008, which describes a package of programs stored in memory at an automated workstation or in another computing computer system, designed to build a model of a single well, is known.
Известен источник US 2007/0276604 A1, G01V 1/00, 29.11.2007, который раскрывает способ визуализации и организации данных месторождений нефти и газа. Способ раскрывает обработку каротажных диаграмм скважин, которая заключается в использовании растровых изображений каротажных диаграмм, которые переводятся в цифровой формат для последующего нанесения на них маркера.The well-known source US 2007/0276604 A1,
Источник US 2010/0004864 А1, G01V 9/00, 07.01.2010 раскрывает способ корреляции каротажных диаграмм, который заключается в том, что автоматически коррелируют данные множества каротажных диаграмм, описывающих информацию на различных участках местности.Source US 2010/0004864 A1, G01V 9/00, January 7, 2010 discloses a method for correlating well logs, which consists in automatically correlating data from a plurality of well logs describing information in different locations.
Все из вышеуказанных источников в той или иной степени раскрывают общие принципы моделирования геологической модели месторождения полезных ископаемых, однако ни один из вышеприведенных источников не обеспечивает и не подразумевает генерирование высокоточной геологической модели на основании коэффициентов корреляции между большими группами скважин относительно положений глубинных маркеров, что в свою очередь позволяет повысить точность определения расположения месторождений полезных ископаемых.All of the above sources, to one degree or another, reveal the general principles of modeling the geological model of a mineral deposit, however, none of the above sources provides and does not imply the generation of a high-precision geological model based on correlation coefficients between large groups of wells relative to the positions of depth markers, which turn allows you to increase the accuracy of determining the location of mineral deposits.
Раскрытие изобретенияDisclosure of invention
Задачей, на которое направлено заявленное изобретение, является построение геологической модели с точным определением положений нефтяных или иных месторождений.The task to which the claimed invention is directed is to build a geological model with precise determination of the positions of oil or other fields.
Техническим результатом является повышение точности вычислений параметров, используемых при построении геологической модели расположения нефтяных или иных месторождений.The technical result is to increase the accuracy of the calculation of parameters used in constructing a geological model of the location of oil or other fields.
Задача корреляции комплексов кривых ГИС предполагает наличие группы скважин, для которых проведены исследования ГИС методами, достаточными для стратиграфического и литологического анализа. Без ограничения общности считается, что в результате этих исследований для каждой скважины группы получен набор кривых ГИС, по одной для каждого метода. Для построения геологической модели залежи важным этапом является прослеживание границ стратиграфических комплексов или литологических свойств. Эти границы могут быть выявлены вдоль скважин и продолжены на исследуемую площадь путем интерполяции. Такие границы, называемые маркерами, имеют на скважинах глубинные отметки, которые располагаются в местах совокупных особенностей кривых ГИС.The task of correlation of complexes of well logs suggests the presence of a group of wells for which well logs have been studied by methods sufficient for stratigraphic and lithological analysis. Without loss of generality, it is believed that as a result of these studies, a set of well logs was obtained for each well of the group, one for each method. To build a geological model of a deposit, an important step is to trace the boundaries of stratigraphic complexes or lithological properties. These boundaries can be identified along the wells and extended to the study area by interpolation. Such boundaries, called markers, have deep marks on the wells, which are located at the places of the combined features of the well logs.
В одном варианте осуществления изобретения способ включает в себя определение коэффициентов корреляции для комплекса кривых ГИС на парах скважин, расположенных не дальше заданного расстояния друг от друга, и нахождение положений глубин маркера, для которых этот коэффициент является максимальным. Глубины маркера ищутся для скважин, не входящих в опорную группу, для которой эти глубины предварительно заданы. Метод состоит также в многократном повторении описанного поиска с включением вновь найденных скважин в опорную группу на каждой итерации. Поиск фильтруется набором тестов, повышающих точность вычислений. В способе могут быть задействованы трендовые маркеры, использование которых увеличивает его эффективность.In one embodiment of the invention, the method includes determining correlation coefficients for a set of well logs on pairs of wells located no further than a predetermined distance from each other, and finding the positions of the depths of the marker for which this coefficient is maximum. Marker depths are searched for wells that are not included in the support group for which these depths are predefined. The method also consists in repeated repetition of the described search with the inclusion of newly found wells in the support group at each iteration. The search is filtered by a set of tests that increase the accuracy of calculations. The method may involve trend markers, the use of which increases its effectiveness.
Метод позволяет для маркера, уже имеющего отметки на некоторой, называемой опорной, группе скважин, вычислить их для скважин из другой группы. Для каждой скважины W, на которой ищется значение глубины маркера, выбираются скважины опорной группы, отстоящие от скважины W на заданном расстоянии, и среди них выбирается скважина с наибольшим значением коэффициента корреляции. Тогда точка на скважине W, в которой этот максимум достигается, назначается в качестве искомой отметки маркера. Полагая далее результат работы описанного алгоритма итерацией обобщенного алгоритма, и, добавляя в опорную группу после каждой итерации, скважины его решения, процесс повторяют до тех пор, пока алгоритм выполнения способа не даст пустой результат, т.е. не сообщит о том, что все скважины, для которых были обнаружены отметки маркера, проанализированы и выявлены в заданной области. Такое “зацикливание” основного алгоритма позволяет получить решение для большого количества скважин. Для повышения надежности расчета в метод добавлен ряд тестов, не допускающих установки отметок маркера в “плохих” местах. Эти тесты следующие: порог корреляции, качество корреляции, уровень транзитивности, ограничения по значениям функций на скважине.The method allows for a marker that already has marks on a certain, called reference, group of wells, to be calculated for wells from another group. For each well W, on which the depth of the marker is searched, the wells of the reference group are selected that are separated from the well W at a given distance, and among them the well with the highest value of the correlation coefficient is selected. Then the point at the well W, at which this maximum is reached, is assigned as the desired marker mark. Assuming further the result of the described algorithm by iterating a generalized algorithm, and adding to the support group after each iteration, the wells of its solution, the process is repeated until the algorithm of the method gives an empty result, i.e. It will not report that all wells for which marker marks have been detected are analyzed and identified in a given area. Such “looping” of the main algorithm allows us to obtain a solution for a large number of wells. To increase the reliability of the calculation, a number of tests have been added to the method that do not allow setting marker marks in “bad” places. These tests are as follows: correlation threshold, correlation quality, transitivity level, restrictions on the values of functions in the well.
Во втором варианте осуществления изобретения способ включает в себя вычисление функционалов, представляющих собой сумму коэффициентов корреляции для комплекса кривых ГИС в точках маркеров, являющихся начальным приближением, на парах скважин, расположенных не дальше заданного расстояния друг от друга, и нахождение их максимумов с помощью адаптированного к задаче алгоритма градиентного спуска.In the second embodiment of the invention, the method includes calculating the functionals, which are the sum of the correlation coefficients for the set of well logs at the marker points, which are the initial approximation, on pairs of wells located no further than a given distance from each other, and finding their maxima using adapted to the problem of the gradient descent algorithm.
Такой способ позволяет для маркеров, выбранных в качестве начального решения, вычислить такие глубины маркера на каждой скважине, которые обеспечивают наилучшую суммарную корреляцию. Для каждого маркера, входящего в набор, определяется функционал, представляющий собой сумму коэффициентов корреляции комплекса методов ГИС для пар скважин, расположенных не далее заданного расстояния друг от друга. Для этого функционала вычисляются частные производные и полученный таким образом вектор сглаживается и используется для нахождения большего значения функционала на некотором отрезке вдоль этого вектора. Если большего значения не найдено, то последнее положение отметок маркера считается решением задачи, а если найдено, то производится сглаживание точки решения, и процесс повторяется снова. На каждой итерации алгоритма производится сортировка глубин маркеров.This method allows for markers selected as an initial solution to calculate marker depths at each well that provide the best overall correlation. For each marker included in the set, a functional is determined, which is the sum of the correlation coefficients of the complex of well logging methods for pairs of wells located no further than a given distance from each other. For this functional, partial derivatives are calculated and the vector thus obtained is smoothed out and used to find a larger value of the functional on a certain segment along this vector. If a larger value is not found, then the last position of the marker marks is considered the solution to the problem, and if found, then the solution point is smoothed out and the process is repeated again. At each iteration of the algorithm, marker depths are sorted.
В третьем варианте настоящее изобретение обеспечивает устройство для определения значения отметки глубины маркера на скважинах W при построении геологической модели месторождения. Устройство может представлять собой, но не ограничиваться: суперкомпьютер, персональный компьютер, портативный компьютер, планшетный компьютер, карманный компьютер, смартфон и тому подобное. Устройство обязательно содержит один или более процессоров, которые предназначены для выполнения компьютерных команд или кодов, хранящихся в памяти устройства с целью обеспечения выполнения способов по первому или второму вариантам осуществления настоящего изобретения, машиночитаемый носитель данных (память) и модули ввода/вывода (I/O). Модули I/O представляют собой, но не ограничиваются, типичные и известные из уровня техники средства управления устройством: манипулятор типа «мышь», клавиатура, джойстик, тачпад, трекбол, электронное перо, стилус, сенсорный дисплей и тому подобное. Также модули I/O представляют собой, но не ограничиваются, типичные и известные из уровня техники средства демонстрирования информации: монитор, проектор, принтер, графопостроитель и тому подобное. В качестве примера, а не ограничения, машиночитаемый носитель данных может включать в себя оперативную память (RAM); постоянное запоминающее устройство (ROM); электрически-стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (EEPROM); флэш-память или другие технологии памяти; CDROM, цифровой универсальный диск (DVD) или другие оптические или голографические носители данных; магнитные кассеты, магнитную пленку, запоминающее устройство на магнитных дисках или другие магнитные запоминающие устройства, несущие волны или другой носитель данных, который может быть использован для кодирования требуемой информации и к которому может быть осуществлен доступ посредством устройства, описанного выше.In a third embodiment, the present invention provides an apparatus for determining a marker depth mark on wells W when constructing a geological model of a field. The device may be, but not limited to: a supercomputer, a personal computer, a laptop computer, a tablet computer, a PDA, a smartphone, and the like. The device necessarily contains one or more processors that are designed to execute computer instructions or codes stored in the device’s memory in order to ensure the execution of the methods of the first or second embodiments of the present invention, a computer-readable storage medium (memory) and input / output modules (I / O ) I / O modules are, but are not limited to, typical and prior art device controls: a mouse, keyboard, joystick, touchpad, trackball, electronic pen, stylus, touch screen, and the like. Also, I / O modules are, but are not limited to, typical and known from the prior art means of displaying information: monitor, projector, printer, plotter and the like. By way of example, and not limitation, a computer-readable storage medium may include random access memory (RAM); read-only memory device (ROM); Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory (EEPROM); flash memory or other memory technologies; CDROM, digital versatile disc (DVD) or other optical or holographic storage media; magnetic cassettes, magnetic tape, magnetic disk storage device or other magnetic storage devices, wave carriers or other storage medium that can be used to encode the required information and which can be accessed using the device described above.
В четвертом варианте настоящее изобретение обеспечивает машиночитаемый носитель данных, содержащий код программы, который побуждает процессор и/или процессоры выполнять действия по способу, описанному в первом или втором вариантах осуществления изобретения и которые, соответственно, дополнительно не описываются. В качестве примера, а не ограничения, машиночитаемый носитель данных может включать в себя оперативную память (RAM); постоянное запоминающее устройство (ROM); электрически стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (EEPROM); флэш-память или другие технологии памяти; CDROM, цифровой универсальный диск (DVD) или другие оптические или голографические носители данных; магнитные кассеты, магнитную пленку, запоминающее устройство на магнитных дисках или другие магнитные запоминающие устройства, несущие волны или другой носитель данных, который может быть использован для кодирования требуемой информации, и к нему может быть осуществлен доступ посредством устройства, описанного в третьем варианте осуществления изобретения, и которое соответственно дополнительно не описывается.In a fourth embodiment, the present invention provides a computer-readable storage medium comprising program code that causes a processor and / or processors to perform actions according to the method described in the first or second embodiments of the invention and which, accordingly, are not further described. By way of example, and not limitation, a computer-readable storage medium may include random access memory (RAM); read-only memory device (ROM); Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory (EEPROM); flash memory or other memory technologies; CDROM, digital versatile disc (DVD) or other optical or holographic storage media; magnetic cassettes, magnetic tape, magnetic disk storage device or other magnetic memory devices, wave carriers or other storage medium that can be used to encode the required information, and can be accessed by the device described in the third embodiment of the invention, and which is accordingly not further described.
Краткое описание чертежейBrief Description of the Drawings
Фиг.1 иллюстрирует общую схему выполнения способа по первому варианту осуществления изобретения.Figure 1 illustrates a General scheme of the method according to the first embodiment of the invention.
Фиг.2 иллюстрирует кривые метода ГИС на скважинах W и W0 соответственно и функцию корреляции метода ГИС.Figure 2 illustrates the curves of the GIS method for wells W and W 0, respectively, and the correlation function of the GIS method.
Фиг.3 иллюстрирует этап определения расстояния между группами скважин.Figure 3 illustrates the step of determining the distance between groups of wells.
Фиг.4 иллюстрирует этап определения глубины zmax, соответствующей максимальному значению корреляции.Figure 4 illustrates the step of determining the depth z max corresponding to the maximum correlation value.
Фиг.5 иллюстрирует этап добавления к опорной группе скважин, глубина которых была определена на этапе определения глубины zmax.Figure 5 illustrates the step of adding to the reference group of wells, the depth of which was determined at the stage of determining the depth z max .
Фиг.6 иллюстрирует общую схему выполнения способа по второму варианту осуществления изобретения.6 illustrates a general flowchart of a method according to a second embodiment of the invention.
Фиг.7 иллюстрирует этап составления вектора градиента для текущей точки решения.7 illustrates the step of compiling a gradient vector for the current solution point.
Фиг.8 иллюстрирует этап определения в направлении вектора градиента значения функционала большего предыдущего.Fig. 8 illustrates the step of determining, in the direction of the gradient vector, a functional value greater than the previous one.
Фиг.9 иллюстрирует этап сглаживания найденного решения.Figure 9 illustrates the step of smoothing the solution found.
Детальное описание чертежейDetailed Description of Drawings
Метод решения задачи, описываемый далее в отношении первого варианта осуществления изобретения, состоит в нахождении глубин маркера путем вычисления коэффициента корреляции комплекса кривых ГИС на парах скважин, для одной из которых эта задача уже решена. А именно, пусть для некоторой подгруппы скважин, которую мы называем опорной, глубины маркера уже заданы. Тогда выбрав одну из опорных скважин W0 с глубиной маркера z0, для любой скважины W, не принадлежащей опорной группе, мы вычисляем функцию корреляции C(z), значениями которой являются коэффициенты корреляции комплекса кривых ГИС на скважине W в точке z, и на скважине W0 в точке z0. Обозначим zmax максимум этой функции. Если для скважины W найдены скважины опорной группы, расположенные в заданной ее окрестности, то глубина zmax, соответствующая опорной скважине с наибольшим значением максимума функции C(z), считается возможной глубиной маркера на скважине W. Функция корреляции принимает значения от -1 до 1 и для одного метода ГИС F определяется следующим образом:The method for solving the problem, described below in relation to the first embodiment of the invention, consists in finding the depths of the marker by calculating the correlation coefficient of the complex of well logs for pairs of wells, for one of which this problem has already been solved. Namely, let for some subset of wells, which we call reference, the depths of the marker have already been set. Then, choosing one of the reference wells W 0 with marker depth z 0 , for any well W that does not belong to the reference group, we calculate the correlation function C (z), whose values are the correlation coefficients of the set of well logs on well W at point z, and on well W 0 at the point z 0 . Denote by z max the maximum of this function. If wells of the support group located in its predetermined neighborhood were found for well W, then the depth z max corresponding to the reference well with the highest value of the maximum of the function C (z) is considered to be the possible depth of the marker on well W. The correlation function takes values from -1 to 1 and for one GIS method, F is defined as follows:
где FW и
где Ci(z) - функция корреляции для метода Fi, a wi - весовые коэффициенты (Фиг.2).where C i (z) is the correlation function for the method F i , aw i are weighting coefficients (Figure 2).
В соответствии с фиг.1 далее будут подробно изложены этапы выполнения способа.In accordance with FIG. 1, the steps of the method will be described in detail below.
На первом этапе метода находятся скважины, расположенные в заданной окрестности опорной группы скважин, то есть расположенные не далее заданного расстояния R от какой-нибудь скважины опорной группы. Расстояние между скважинами может быть определено несколькими способами: как расстояние между точками скважины на фиксированной глубине, как расстояние между точками заданного маркера или как расстояние между точками пересечения скважин с заданной поверхностью (Фиг.3).At the first stage of the method, there are wells located in a given neighborhood of the support group of wells, that is, located no further than a predetermined distance R from any well of the support group. The distance between the wells can be determined in several ways: as the distance between the points of the well at a fixed depth, as the distance between the points of a given marker or as the distance between the points of intersection of the wells with a given surface (Figure 3).
Второй этап метода состоит в вычислении функций корреляции и выборе для каждой, найденной на первом этапе, скважины W, соответствующей ей скважины из опорной группы W0 с максимальным коэффициентом корреляции и соответствующей ей точке zmax на скважине W.The second step of the method consists in calculating the correlation functions and choosing for each well W found at the first stage, the corresponding well from the reference group W 0 with the maximum correlation coefficient and the corresponding point z max at the well W.
На третьем этапе каждая выбранная на втором этапе скважина W подвергается проверке на ряд тестов и, если эта проверка оказывается успешной, выбор скважины считается утвержденным, а глубина zmax, соответствующая максимальному значению корреляции, назначается глубиной маркера на скважине W (Фиг.4).In the third stage, each well W selected in the second stage is tested for a series of tests and, if this test is successful, the well selection is considered approved, and the depth z max corresponding to the maximum correlation value is assigned to the marker depth in the well W (Figure 4).
На четвертом этапе метода скважины с утвержденным на третьем этапе выбором добавляются к опорной группе и происходит переход снова к первому этапу (Фиг.5).In the fourth stage of the method, wells with the selection approved in the third stage are added to the support group and the transition again to the first stage occurs (Figure 5).
Этот процесс повторяется до тех пор, пока на первом, втором либо третьем этапе не будет найдено ни одной скважины. Тестами, входящими в проверку на третьем этапе, являются:This process is repeated until a single well is found in the first, second, or third stage. The tests included in the verification at the third stage are:
1) превышение функцией корреляции в точке zmax заданного порогового значения. Большие пороговые значения корреляции обеспечивают большую точность алгоритма, но уменьшают число найденных скважин. Например, если задано пороговое значение 0.9, а максимум функции корреляции в точке zmax равен 0.88, то скважина считается не прошедшей тест.1) the excess of the correlation function at the point z max specified threshold value. Large threshold correlation values provide greater accuracy of the algorithm, but reduce the number of wells found. For example, if a threshold value of 0.9 is specified, and the maximum of the correlation function at z max is 0.88, then the well is considered not to have passed the test.
2) превышение заданного порогового значения коэффициентом качества корреляции в точке. Коэффициент качества корреляции определяется как коэффициент отклонения ближайшего по значению локального максимума функции корреляции от ее наибольшего локального максимума в точке zmax. Большие значения этого коэффициента означают, что найденный максимум коэффициента корреляции существенно больше других локальных максимумов функции корреляции. Например, если максимальное значение функции корреляции равно 0.9 и ближайший по величине максимум равен 0.89, то значение коэффициента качества корреляции будет равно (0.9-0.89)/0.9, что приблизительно равно 0.01. Тогда при пороговом значении коэффициента качества, равном, например, 0.5, скважина будет считаться не прошедшей тест.2) excess of a given threshold value by the correlation quality factor at a point. The correlation quality coefficient is defined as the coefficient of deviation of the correlation function closest in value to the local maximum of its correlation function from its largest local maximum at z max . Large values of this coefficient mean that the found maximum of the correlation coefficient is significantly larger than other local maxima of the correlation function. For example, if the maximum value of the correlation function is 0.9 and the closest maximum is 0.89, then the value of the correlation quality coefficient will be (0.9-0.89) /0.9, which is approximately 0.01. Then, with a threshold value of the quality factor equal to, for example, 0.5, the well will be considered not to have passed the test.
3) превышение заданного порогового значения степенью транзитивности. Степень транзитивности определяется как количество предыдущих итераций алгоритма, для которых максимум функции корреляции найденной опорной скважины со скважиной текущей итерации проходит тест 1. Этот тест повышает степень надежности метода. Например, если задан порог для значений функции корреляции из теста 1, равный 0.9, и скважина А прошла этот тест при корреляции со скважиной В из опорной группы, а скважина В в свою очередь была утверждена при корреляции со скважиной С на предыдущей итерации, то значение порога степени транзитивности, равное 2, требует получения максимума функции корреляции не ниже 0.9 для скважины А и С как опорной для А. Пороговое значение степени транзитивности полагается равным числу предыдущих итераций алгоритма, если это число меньше, чем заданное пороговое значение.3) exceeding a given threshold value by the degree of transitivity. The degree of transitivity is defined as the number of previous iterations of the algorithm for which the maximum correlation function of the found reference well with the well of the current iteration passes
4) принадлежность значений заданной функции на скважине в точке максимума корреляции заданному интервалу значений. Этот тест позволяет отбрасывать заведомо плохие места на основании значений какой-либо функции, содержащей эту информацию. В качестве такой функции метод может использовать, например, функцию когерентности или функцию отклонений экстремумов вейвлет-преобразования с увеличением периода.4) the belonging of the values of a given function in the well at the point of maximum correlation to a given range of values. This test allows you to discard knowingly bad places based on the values of any function containing this information. As such a function, the method can use, for example, the coherence function or the deviation function of the wavelet transform extrema with increasing period.
Метод решения задачи, описываемый далее в отношении второго варианта осуществления изобретения, состоит в нахождении глубин маркеров путем вычисления максимумов функционалов, характеризующих степень похожести комплексов кривых ГИС в точках маркеров на скважинах. А именно, пусть
Здесь через Ck(zi, zj) обозначен коэффициент корреляции для k-того метода ГИС в точках zi и zj на скважинах i и j, соответственно. Этот коэффициент принимает значения от -1 до 1 и вычисляется по следующей формуле:Here, C k (z i , z j ) denotes the correlation coefficient for the k- th well logging method at points z i and z j at wells i and j, respectively. This coefficient takes values from -1 to 1 and is calculated by the following formula:
Максимумы этих функционалов находятся с использованием метода градиентного спуска (в данном случае, подъема), который состоит в вычислении вектора градиента, координатами которого являются частные производные функционала, и последующем поиске наибольших значений вдоль этого вектора. Для нейтрализации типичных проблем применения метода градиентного спуска реализуется специальный прием "встряхивания" промежуточных решений алгоритма, сводящийся к сглаживанию текущей точки решения и текущего вектора градиента. Такое сглаживание выполняется с заданным, уменьшающимся на каждой итерации, коэффициентом и на последних итерациях алгоритма практически не происходит. Сглаживание производится, например, методом скользящего среднего в окне, причем коэффициентом сглаживания в этом случае является радиус окна. Поскольку при изменении текущей точки решения ее глубины на некоторых скважинах могут сильно отклониться от глубин на других скважинах и оказаться ближе по глубине к другим маркерам набора, то производится сортировка глубин маркеров набора на каждой скважине. В результате этой сортировки глубины, соответствующие одному маркеру набора, могут быть присвоены другому. Этот простой прием позволяет уменьшить разброс глубин маркеров на разных скважинах.The maxima of these functionals are found using the gradient descent method (in this case, ascent), which consists in calculating the gradient vector, the coordinates of which are the partial derivatives of the functional, and then searching for the largest values along this vector. To neutralize the typical problems of applying the gradient descent method, a special technique of “shaking” the intermediate solutions of the algorithm is implemented, which reduces to smoothing the current solution point and the current gradient vector. Such smoothing is performed with a predetermined coefficient decreasing at each iteration, and practically does not occur at the last iterations of the algorithm. Smoothing is performed, for example, by the moving average method in the window, and the smoothing factor in this case is the radius of the window. Since when changing the current solution point, its depth at some wells can deviate greatly from the depths at other wells and may be closer in depth to other set markers, the depth of the set markers at each well is sorted. As a result of this sorting, the depths corresponding to one set marker can be assigned to another. This simple technique reduces the scatter of marker depths across different wells.
На первом этапе вычисляется значение функционала С в начальной точке решения
На втором этапе метода вычисляются частные производные функционала и составляется вектор градиента для текущей точки решения
На третьем этапе производится сглаживание вектора градиента, то есть каждая компонента вектора на скважине W заменяется на среднее значение компонент на скважинах, попавших в окрестность скважины W заданного радиуса R.At the third stage, the gradient vector is smoothed, that is, each component of the vector in the well W is replaced by the average value of the components in the wells that are in the vicinity of the well W of a given radius R.
На четвертом этапе для отрезка с начальной точкой
На пятом этапе найденное решение уточняется за счет поиска большего значения в пределах шага, для которого обнаружен максимум, с более мелким шагом.At the fifth stage, the solution found is refined by searching for a larger value within the step for which a maximum is found, with a smaller step.
На шестом этапе текущим решением
На седьмом этапе выполняется сортировка отметок маркеров набора по глубине и производится переход ко второму этапу алгоритма.At the seventh stage, the marks of the set markers are sorted by depth and the transition to the second stage of the algorithm is performed.
Claims (8)
1) определяют опорную группу скважин;
2) определяют скважины W, расположенные в заданной окрестности опорной группы скважин, при этом окрестность не превышает значение расстояния R от любой из скважин опорной группы;
3) определяют функцию корреляции C(z) и выбирают для каждой найденной на предыдущем этапе скважины W соответствующую ей скважину из опорной группы с максимальным значением коэффициента корреляции и соответствующую ей точку Zmax на скважине W;
4) проверяют скважину W с помощью проверяющих тестов и, если эта проверка оказывается успешной, то выбор скважины считается утвержденным, а глубина, соответствующая максимальному значению корреляции Zmax, назначается глубиной маркера на скважине W, причем по меньшей мере одним проверяющим тестом является проверяющий тест, на котором осуществляют проверку на предмет превышения максимумом функции корреляции C(z) в точке Zmax заданного порогового значения, причем значение максимума функции корреляции во время выполнения проверяющего теста округляют до десятых долей в сторону большего значения, причем если значение максимума корреляции при округлении оказывается равным или большим, чем заданное пороговое значение, то тестируемая скважина считается не прошедшей тест, причем по меньшей мере одним дополнительным проверяющим тестом является дополнительный проверяющий тест, на котором осуществляют проверку на предмет превышения коэффициентом качества корреляции заданного порогового значения, причем значение коэффициента качества корреляции определяется как коэффициент отклонения ближайшего по значению локального максимума функции корреляции от ее наибольшего локального максимума в точке Zmax, причем если значение коэффициента качества корреляции оказывается меньшим, чем заданное пороговое значение, то тестируемая скважина считается не прошедшей тест;
5) добавляют найденную скважину W к опорной группе скважин; и
6) итеративно повторяют все этапы способа до тех пор, пока на этапах 1) или 2) или 3) способа не будет определено ни одной скважины W.1. A method for determining the position of the depth coordinate of the well marker W when constructing a geological model of a mineral deposit, comprising the steps of:
1) determine the support group of wells;
2) determine the wells W located in a given neighborhood of the support group of wells, while the neighborhood does not exceed the value of the distance R from any of the wells of the support group;
3) determine the correlation function C (z) and select, for each well W found at the previous stage, the corresponding well from the reference group with the maximum value of the correlation coefficient and the corresponding point Z max at the well W;
4) check the well W using validation tests and, if this test is successful, then the well selection is considered approved, and the depth corresponding to the maximum correlation value Z max is assigned to the depth of the marker on the well W, and at least one validation test is a validation test where a check is made for the maximum exceeding the correlation function C (z) at the point Z max of the specified threshold value, and the maximum value of the correlation function during the execution of the test test carbonize up to tenths of a larger value, and if the value of the correlation maximum during rounding is equal to or greater than the specified threshold value, then the tested well is considered to have failed the test, and at least one additional verification test is an additional verification test, which is carried out checking for excess of the correlation quality factor by a predetermined threshold value, and the value of the correlation quality coefficient is defined as the open coefficient -toxic nearest local maximum value of correlation function from its highest point in the local max Z max, and if the correlation value of quality factor is less than a predetermined threshold, the tested well is considered not passed the test;
5) add the found well W to the support group of wells; and
6) iteratively repeat all the steps of the method until no wells W are identified in steps 1) or 2) or 3) of the method.
один или множество процессоров;
модули ввода/вывода (I/O);
машиночитаемый носитель данных (память), который содержит код программы, который при выполнении побуждает процессор или процессоры выполнять этапы, на которых:
1) определяют опорную группу скважин;
2) определяют скважины W, расположенные в заданной окрестности опорной группы скважин, при этом окрестность не превышает значение расстояния R от любой из скважин опорной группы;
3) определяют функцию корреляции C(z) и выбирают для каждой найденной на предыдущем этапе скважины W соответствующую ей скважину из опорной группы с максимальным значением коэффициента корреляции и соответствующую ей точку Zmax на скважине W;
4) проверяют скважину W с помощью проверяющих тестов и, если эта проверка оказывается успешной, то выбор скважины считается утвержденным, а глубина, соответствующая максимальному значению корреляции Zmax, назначается глубиной маркера на скважине W, причем по меньшей мере одним проверяющим тестом является проверяющий тест, на котором осуществляют проверку на предмет превышения максимумом функции корреляции C(z) в точке Zmax заданного порогового значения, причем значение максимума функции корреляции во время выполнения проверяющего теста округляют до десятых долей в сторону большего значения, причем если значение максимума корреляции при округлении оказывается равным или большим, чем заданное пороговое значение, то тестируемая скважина считается не прошедшей тест, причем по меньшей мере одним дополнительным проверяющим тестом является дополнительный проверяющий тест, на котором осуществляют проверку на предмет превышения коэффициентом качества корреляции заданного порогового значения, причем значение коэффициента качества корреляции определяется как коэффициент отклонения ближайшего по значению локального максимума функции корреляции от ее наибольшего локального максимума в точке Zmax, причем если значение коэффициента качества корреляции оказывается меньшим, чем заданное пороговое значение, то тестируемая скважина считается не прошедшей тест;
5) добавляют найденную скважину W к опорной группе скважин; и
6) итеративно повторяют все этапы способа до тех пор, пока на этапах 1) или 2) или 3) способа не будет определено ни одной скважины W.4. A device for determining the position of the coordinates of the depths of marker wells W when constructing a geological model of a mineral deposit, containing:
one or multiple processors;
input / output modules (I / O);
A computer-readable storage medium (memory) that contains program code that, when executed, causes the processor or processors to perform the steps in which:
1) determine the support group of wells;
2) determine the wells W located in a given neighborhood of the support group of wells, while the neighborhood does not exceed the value of the distance R from any of the wells of the support group;
3) determine the correlation function C (z) and select, for each well W found at the previous stage, the corresponding well from the reference group with the maximum value of the correlation coefficient and the corresponding point Z max at the well W;
4) check the well W using validation tests and, if this test is successful, then the well selection is considered approved, and the depth corresponding to the maximum correlation value Z max is assigned to the depth of the marker on the well W, and at least one validation test is a validation test where a check is made for the maximum exceeding the correlation function C (z) at the point Z max of the specified threshold value, and the maximum value of the correlation function during the execution of the test test carbonize up to tenths of a larger value, and if the value of the correlation maximum during rounding is equal to or greater than the specified threshold value, then the tested well is considered to have failed the test, and at least one additional verification test is an additional verification test, which is carried out checking for excess of the correlation quality factor by a predetermined threshold value, and the value of the correlation quality coefficient is defined as the open coefficient -toxic nearest local maximum value of correlation function from its highest point in the local max Z max, and if the correlation value of quality factor is less than a predetermined threshold, the tested well is considered not passed the test;
5) add the found well W to the support group of wells; and
6) iteratively repeat all the steps of the method until no wells W are identified in steps 1) or 2) or 3) of the method.
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2012151408/08A RU2530324C2 (en) | 2012-11-30 | 2012-11-30 | Method for determining position of marker depth coordinates when constructing geological model of deposit |
US14/094,776 US20140156217A1 (en) | 2012-11-30 | 2013-12-02 | Systems and methods for determining position of marker depth coordinates for construction of geological model of deposit |
US14/094,779 US9874086B2 (en) | 2012-11-30 | 2013-12-02 | System for determining position of marker depth coordinates for construction of geological model of deposit |
US14/094,773 US20140156192A1 (en) | 2012-11-30 | 2013-12-02 | Systems and methods for determining position of marker depth coordinates for construction of geological model of deposit |
US14/094,783 US9664033B2 (en) | 2012-11-30 | 2013-12-02 | System for determining position of marker depth coordinates for construction of geological model of deposit |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2012151408/08A RU2530324C2 (en) | 2012-11-30 | 2012-11-30 | Method for determining position of marker depth coordinates when constructing geological model of deposit |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2012151408A RU2012151408A (en) | 2014-06-10 |
RU2530324C2 true RU2530324C2 (en) | 2014-10-10 |
Family
ID=51214010
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2012151408/08A RU2530324C2 (en) | 2012-11-30 | 2012-11-30 | Method for determining position of marker depth coordinates when constructing geological model of deposit |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2530324C2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116201535B (en) * | 2023-02-06 | 2024-02-09 | 北京月新时代科技股份有限公司 | Automatic dividing method, device and equipment for oil and gas reservoir target well sign stratum |
CN116595810B (en) * | 2023-07-18 | 2023-09-26 | 北矿机电科技有限责任公司 | Method, system, equipment and medium for predicting offset distance of shaking table ore receiving actuator |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EA200600036A1 (en) * | 2003-06-25 | 2008-12-30 | Шлумбергер Текнолоджи Корпорейшн | METHOD FOR PREDICTING AND AUTOMATED DESIGN OF A SINGLE WELL AND COMPUTATIONAL SYSTEM FOR ITS IMPLEMENTATION |
-
2012
- 2012-11-30 RU RU2012151408/08A patent/RU2530324C2/en active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EA200600036A1 (en) * | 2003-06-25 | 2008-12-30 | Шлумбергер Текнолоджи Корпорейшн | METHOD FOR PREDICTING AND AUTOMATED DESIGN OF A SINGLE WELL AND COMPUTATIONAL SYSTEM FOR ITS IMPLEMENTATION |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
DV-SeisGeo, сведения о которой представлены на сайте по адресу URL: http://www.dvseisgeo.ru/, документация к которой размещена по адресу URL: http://www.dvseisgeo.ru/Documentation/Documentation.htm, версия которой, а именно книга 30, размещена на сайте 29.03.2010 согласно сведениям Веб-архива (https://archive.org/) по адресу URL: http://www.dvseisgeo.ru/Documentation/Documentation.htm, титульная страница, разделы 30; 30.1; 30.2; 30.3; 30.3.1; 30.4.1.; 30.4.2.1.; 30.4.2.2; 30.4.2.3. методика построения геологической модели в DV-SeisGeo, сведения о которой представлены на сайте по адресу URL: http://www.dvseisgeo.ru/docindex.shtm, документация к которой размещена на сайте 12.11.2012 согласно сведениям Веб-архива (https://archive.org/) по адресу URL: http://www.dvseisgeo.ru/Methodics/GeoModel-3313-34.htm#_3313. разделы 3.3.2; 3.4. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2012151408A (en) | 2014-06-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11704748B2 (en) | System and method for automatically correlating geologic tops | |
RU2594373C1 (en) | Identification of prevailing orientations of cracks | |
US20150088424A1 (en) | Identifying geological formation depth structure using well log data | |
US11409023B2 (en) | Methods to handle discontinuity in constructing design space using moving least squares | |
US20140156192A1 (en) | Systems and methods for determining position of marker depth coordinates for construction of geological model of deposit | |
CN112578441B (en) | Reservoir thickness prediction analysis method, computer device, and storage medium | |
US9581707B2 (en) | System for automated identification of surfaces for building of geologic hydrodynamic model of oil and gas deposit by seismic data | |
CN109492775B (en) | Geological structure interpretation detection method, geological structure interpretation detection device and readable storage medium | |
US20180267204A1 (en) | Rock Type Based Free Water Level Inversion | |
Liu et al. | Supervised seismic facies analysis based on image segmentation | |
CN109100803B (en) | Method and device for determining micro-fracture | |
US10605940B2 (en) | Method for selecting horizon surfaces | |
CN110927789B (en) | Method and device for predicting shale plane distribution based on loss data | |
RU2530324C2 (en) | Method for determining position of marker depth coordinates when constructing geological model of deposit | |
Simoes et al. | Deep learning for multiwell automatic log correction | |
Kurniadi et al. | Local mean imputation for handling missing value to provide more accurate facies classification | |
EP3948365A1 (en) | Automatic calibration of forward depositional models | |
US10664635B2 (en) | Determining non-linear petrofacies using cross-plot partitioning | |
Goovaerts | Geostatistical modeling of the spaces of local, spatial, and response uncertainty for continuous petrophysical properties | |
RU2534964C2 (en) | Method, device and computer-readable data medium for determining depth coordinates of marker when constructing geologic model of deposit | |
Asedegbega et al. | Application of machine learniing for reservoir facies classification in port field, Offshore Niger Delta | |
CN115201925A (en) | Two-dimensional spectrum identification method, device, equipment and medium based on nuclear magnetic resonance | |
US10082588B2 (en) | Adaptive structure-oriented operator | |
CN114063169B (en) | Wave impedance inversion method, system, equipment and storage medium | |
Díaz-Curiel et al. | Automatic Zonation and Correlation of Well Logs for a Tectono-Sedimentary Interpretation in the Continental Siliciclastic Basin of Duero River (Iberian Peninsula) |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PD4A | Correction of name of patent owner |