EMERGE
Геостатистический атрибутный анализ
EMERGE – это геостатистический модуль предсказывания свойств пород на основе каротажных данных и атрибутов сейсмической записи. Можно предсказывать любые типы свойств, включая, но не ограничиваясь, пористость, скорость, плотность, глинистость, водонасыщенность. Используя многомерные регрессии и анализ по нейронным сетям, EMERGE производит обучение в точках расположения скважин для нахождения оптимальной зависимости между сейсмическими атрибутами и каротажными кривыми. Найденная зависимость используется для получения объема выбранного свойства по атрибутам сейсмической записи.
Карта пористости, полученная из объема предсказанной пористости, и сравнение предсказанной и измеренной пористости в окне отображения скважинной информации.
Предсказание объемов свойств пород в EMERGE
Модуль EMERGE использует сейсмические атрибуты и каротажные данные для предсказания объемов свойств пород. Это требует корректно обработанных и откалиброванных данных, что может быть предварительно сделано в программном комплексе HRS-9. После загрузки данных в проект, модуль обучения EMERGE позволяет создать многомерную регрессию или нейронную сеть, которые наилучшим образом описывают связь между сейсмическими атрибутами и каротажными кривыми.
Возможности:
- Фильтрация и нормировка каротажных кривых
- Построение кроссплотов по скважинным и сейсмическим данным
- Использование нелинейных преобразований по скважинным и сейсмическим данным
- Расчет сейсмических атрибутов
- Расчет главных компонент
- Использование неограниченного количества внешних атрибутов
- Предсказание объема по любому типу каротажной кривой (измеренной или рассчитанной)
- Использует ступенчатую многомерную регрессию для выбора оптимальных атрибутов
- Дополнительный оператор свертки для улучшения многомерных регрессий
- Автоматическая проверка результатов для исключения переобучения
- Проверка методом исключения скважин
Предсказание каротажных кривых в EMERGE
Модуль EMERGE позволяет использовать ту же методологию, как в случае прогноза объемов свойств, для прогноза каротажных кривых. Даже без использования сейсмических данных можно предсказывать отсутствующие части кривых или кривые целиком, используя для обучения только имеющиеся типы каротажных кривых, общих для всех скважин. Результат обучения используется для предсказания отсутствующих кривых.
Предсказание каротажных кривых в скважинах. Изображенные черные кривые были измерены в скважине, а красные предсказаны EMERGE. Крайняя правая скважина имеет только восстановленную кривую, поскольку не имеет измеренной кривой.
Кривая предсказываемого свойства (красный) сравнивается с сейсмической трассой (черный) и атрибутом (синий) для определения наилучшей зависимости для расчета итогового объема.
EMERGE определяет оптимальный порядок, количество и вес входных атрибутов путем внутренней перекрестной проверки. Полученная зависимость далее применяется к входным атрибутам для создания объема искомого свойства.
Методы расчета в HRS-9 EMERGE
- Одномерная регрессия
- Многомерная регрессия
- Вероятностная нейронная сеть
- Многослойная нейронная сеть прямого распространения (MLFN)
- Нейронная сеть на основе радиально-базисной функции (RBF)
Преимущества использования EMERGE:
- Предсказание объемов любого типа
- Внутренняя перекрестная проверка позволяет использовать все исходные данные для обучения
- Выводит коэффициент корреляции и величину ошибки по каждой скважине, используемой в обучении
- Восстановление отсутствующих каротажных кривых с помощью многомерных и нелинейных комбинаций
- Нелинейные, высокоразрешающие преобразования по нейронным сетям