Beckers, S. K.

Bickenbach, J.

Dembinski, R.

Kopp, R.

Rex, S.

Rossaint, R.

Sopka, S.

RWTH Publications

Intensivmedizin als Bestandteil des Pflicht-Curriculums. Evaluation eines Pilot-Curriculums am Universitätsklinikum Aachen

Шестаков, Василий Васильевич

Аржаник, А. А.

Шевченко, А. А.

Electronic archive of Tomsk Polytechnic University

   ПРОБЛЕМЫ ГЕОЛОГИИ И ОСВОЕНИЯ НЕДР 456  При выводе формулы (1) были учтены только малые величины первого порядка. В настоящее время при учете влияния Луны принято рассматривать и малые величины второго порядка. Кроме этого, вводится поправка на смещение уровенной поверхности (поправка Гонкасало), которая учитывает изменение силы тяжести, возникающее в результате действия зональных приливных волн. В окончательном виде полная поправка к силе тяжести, вводимая в настоящее время на приливный эффект, определяется выражениями:  для вертикальной компоненты ),(457,0)1cos3(2,1)cos3cos5(8,1)1(cos2,1332334223ССллСССллЛллЛлNПrmrmfazrafmzzrafmzrafmg (2) для горизонтальной компоненты )2sin2sin(8,133 СССлллГП zrmzrmfag  .    (3) Следующим шагом после проведения расчетов стало сопоставление времени момента землетрясения с коэффициентом приливной активности в этот момент. Коэффициент приливной активности рассчитывался как отношение значения компонент приливных сил в момент землетрясения к максимальному значению за полный период исследования (1 год). Литература 1. Авсюк Ю. Н. Приливные силы и природные процессы. – М.: ОИФЗ РАН, 1996. – 188 с. 2. Макоско, А.А. Панин Б.Д. Динамика атмосферы в неоднородном поле силы тяжести. – СПб.: РГГМУ, 2002. – 245 с. 3. Palumbo A. Lunar and solar tidal components in the occurrence of earthquakes in Italy // Geophysical Journal International. – 1986. – Т. 84. – №. 1. – С. 93–99. ВЫБОР ИНФОРМАТИВНОГО СЕЙСМИЧЕСКОГО АТРИБУТА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ТРЕХМЕРНОЙ ПЕТРОФИЗИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ В.В Шестаков, А.А Аржаник, А.А. Шевченко Научный руководитель к.т.н., зам. директора ООО НАЦ «Недра», Д.Ю. Степанов ООО Научно-аналитический центр «Недра», г. Томск, Россия Национальный исследовательский Томский политехнический университет, г. Томск, Россия Одной из актуальных задач геофизики на сегодняшний день является задача прогноза петрофизических параметров геологической среды. Многочисленные и разнообразные методы её решения уже разработаны. В их число входит: машинное обучение, нейронные сети, геостатистика, стохастическое моделирование и т.д. Все они имеют свое уникальное применение и активно развиваются, при этом не прекращается разработка новых методик и подходов. В общем случае, все методы прогноза параметров геологических сред можно разделить на две группы. Первая включает в себя методы, использующие только данные о прогнозируемом параметре. Вторая группа базируется на привлечении сейсмических атрибутов в качестве вспомогательной информации. Как показала практика, вторая группа методов позволяет строить более правдоподобные модели и в целом дает лучшие результаты. Однако важно отметить, что их эффективность зависит от ряда факторов: зашумленности исходного сейсмического поля; корректности увязки по глубине сейсмических атрибутов и прогнозируемых параметров; информативности сейсмического атрибута для конкретно взятого параметра [1]. В рамках данной работы рассматривается последний фактор и, соответственно, вопросы оценивания информативности атрибутов. Под информативностью атрибута при решении задачи прогнозирования геологической среды следует понимать его взаимосвязь с прогнозируемым параметром, которая может быть описана некоторой количественной величиной и напрямую влияет на качество и точность прогноза.  Линейная взаимосвязь, мерой которой может являться коэффициент корреляции Пирсона, считается наиболее простой, а также часто рассчитываемой на практике. Коэффициент корреляции, предположительно, можно также принять в качестве меры информативности. Для проверки этой гипотезы были рассчитаны коэффициенты корреляции между набором параметров и сейсмическими атрибутами, полученными на одном из месторождений углеводородов Томской области, список которых приведен ниже: - параметры геологической среды, полученные по данным ГИС в стволах шести скважин: Aps – потенциал самопроизвольно возникающего электрического поля; Kп – коэффициент пористости; Agk – результаты записи гамма каротажа; Angk – результаты записи нейтрон гамма-каратожа; - набор кубов сейсмических атрибутов: Fsrd – куб суммы ОГТ с деконволюцией; g – куб градиента амплитуды; n – куб нормального луча; vf45rn30Fsd – куб рангов после адаптивной веерной фильтрации;   СЕКЦИЯ 5. ГЕОФИЗИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗЕМЛИ И ПОИСКОВ И РАЗВЕДКИ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ. ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ 457  sd – результирующий временной куб с деконволюцией; rn30Fsd – куб рангов; puasson – куб коэффициентов Пуассона; ns – разность кубов нормального распределения и суммы ОГТ. В качестве примера на рисунке 1 представлены результаты расчета коэффициента корреляции между сейсмическими атрибутами и параметром Aps в точках скважин в интервале [-10;10] мс относительно горизонта Баженовской свиты.  Рис. 1  График коэффициента корреляции между сейсмическими атрибутами и параметром Aps в точках шести скважин Как видно из рисунка, наилучшая линейная взаимосвязь наблюдается при использовании атрибута vf45rn30Fsd, средний коэффициент корреляции для которого равен 0.53. Исходя из данного факта, можно считать, что vf45rn30Fsd является наиболее информативным атрибутом для прогноза параметра Aps. Для проверки данного утверждения были рассчитаны объемные модели параметра Aps (рисунок 2) относительно каждого имеющегося сейсмического атрибута по алгоритму, подробно изложенному в [3]. Полученные модели использовались для оценки точности восстановления параметров методом кросс-валидации. Если выдвинутое предположение верно, тогда результаты кросс-валидации для модели Aps, рассчитанной по атрибуту vf45rn30Fsd, должны показать наименьшую погрешность, в сравнении со всеми прочими. Результаты проведения кросс-валидальной оценки точности приведены в таблице 1.  Рис. 2  Комплексное представление сейсмического куба и объёмных моделей параметров Aps, Кп  Таблица 1  Среднее значение ошибки прогноза, рассчитанной методом кросс-валидации  Сейсмический атрибут Fsrd g n ns Puasson Rn30Fsd Sd Vf45rn30Fsd Среднее значение ошибки прогноза Aps 0.45 1 0.38 0.69 0.11 0.82 2.97 1.15 Основываясь на данных, приведенных в таблице, можно сделать вывод о том, что наименьшая ошибка моделирования параметра Aps достигается при использовании атрибута Puasson и предположение о наибольшей    ПРОБЛЕМЫ ГЕОЛОГИИ И ОСВОЕНИЯ НЕДР 458  информативности атрибута vf45rn30Fsd – неверно. По аналогии с Aps, коэффициенты корреляции, а также объемные модели, были рассчитаны для трех оставшихся параметров: Agk, Angk и Kп. Соответствующие результаты кросс-валидации приведены в таблице 2.  Таблица 2  Информативные атрибуты по критерию максимальной корреляции и результаты кросс-валидации  Параметр геологической среды Aps Kп Agk Angk Наиболее информативный атрибут по критерию максимальной корреляции vf45rn30Fsd g n sd Атрибут, при котором ошибка кросс-валидации минимальна Puasson Puasson vf45rn30Fsd Puasson Очевидно, что корреляционный метод оценки информативности оказался неэффективным. Из этого можно сделать вывод, что в рамках задачи моделирования параметров геологической среды, для оценки информативности сейсмических атрибутов надежнее использовать результаты кросс-валидации. Для её проведения достаточно вычислить прогнозные значения параметров лишь в тех точках, в которых известны реальные значения. Такой подход, однако, весьма трудоемок при использовании алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей, т.к. большая их часть обучается по данным всего месторождения даже в случае, когда прогноз осуществляется лишь в нескольких точках. Выводы: в ходе данной была проверена гипотеза о том, что информативность сейсмических атрибутов при решении задачи прогноза параметров геологической среды может быть оценена с путем расчета коэффициента корреляции Пирсона между сейсмическими атрибутами и прогнозируемыми параметрами; проверяемая гипотеза была отвергнута, так как результаты корреляционной оценки информативности противоречили результатам кросс-валидальной оценки точности. Литература 1. Лаврик А.С., Логинов Д.В., Ванярхо М.А. Применение нейросетей для прогнозирования пористости в 3D кубах (расчет по сейсмическим атрибутам и каротажным данным) // Приборы и системы разведочной геофизики. – 2012. – Т. 39. – №. 1. – С. 54–57. 2. Philip S. Shultz, Shuki Ronen, Masami Hattori and Chip Corbett. Seismic-guided estimation of log properties // The Leading Edge. – 1994. – Volume 13. – Issue 5. – P. 305–310. 3. Shestakov V.V., Stepanov D.Yu, Sysolyatina G.A. Three-dimensional models of geoenvironmental parameters // Advances in Computer Science Research. – 2016. – Vol. 51. – Information Technologies in Science, Management, Social Sphere and Medicine (ITSMSSM 2016). – P. 126–129. ВЛИЯНИЕ ЛИТОЛОГО-ФАЦИАЛЬНОЙ ЗОНАЛЬНОСТИ НА ИНТЕРПРЕТАЦИЮ ДАННЫХ ГИС НА ПРИМЕРЕ КРАПИВИНСКОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ Н.В. Яковенко  Научный руководитель доцент В.П. Меркулов Национальный исследовательский Томский Политехнический Университет, г. Томск, Россия При анализе расположения и подсчета запасов большое значение имеет оценка фильтрационно-емкостных свойств, получаемых по комплексу данных исследований керна и ГИС. Эти данные существенно зависят от истории геологического развития и обстановок осадконакопления пластов-коллекторов. В качестве примера рассмотрены данные по Крапивинскому месторождению. В геологическом строении Крапивинского месторождения принимают участие интенсивно метаморфизованные и дислоцированные образования доюрского складчатого фундамента и залегающие на нём терригенные отложения различного литолого-фациального состава мезозойско-кайнозойского платформенного чехла. В тектоническом плане Крапивинское месторождение приурочено к группе сложно построенных локальных поднятий, принадлежащих, в свою очередь, южной части Каймысовского свода. Основным продуктивным объектом является верхневасюганская подсвита, сложенная преимущественно песчаниками, объект представляет собой региональный нефтегазоносный горизонт Ю1. Пласт Ю13 подугольной толщи прослеживается по всему району Каймысовского свода, он сформирован в прибрежно-морских условиях при слабой регрессии морского бассейна. Анализ геолого-геофизических данных проводился по этому основному продуктивному объекту. Особенности литологического строения пласта Ю13 позволяют выделить в пределах Крапивинского поднятия четыре фации: 1(1а, 1б, 1в), 2, 3, 4 (рис. 1). 

Выбор информативного сейсмического атрибута для построения трехмерной петрофизической модели

http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/50630/1/conference_tpu-2018-C11_V1_p456-458.pdf

Выбор информативного сейсмического атрибута для построения трехмерной петрофизической модели

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

RWTH Publications

Electronic archive of Tomsk Polytechnic University