Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Неиросетевое моделирование сигналов викиз 19
1.1. Общие принципы организации нейронных сетей 20
1.1.1. Нейронные сети 22
1.1.2. Обоснование применимости метода нейронных сетей 23
1.1.3. Обучение нейронной сети 24
1.1.4. Персептрон Розенблатта 25
1.1.5. Сеть Хопфилда 26
1.1.6. Алгоритм двойственного функционирования 28
1.1.7. Обучение нейросетей на простейших моделях
1.2. Математическая регрессионная модель объекта 33
1.3. Программное обеспечение. Комплекс «Модели» 36
1.4. Выбор базовых моделей геологических сред 39
1.5. Моделирование ВИКИЗ
1.5.1. Восстановление функции 45
1.5.2. Анализ точности решения
1.5.3. О возможности аппроксимации сигналов в моделях с большим числом параметров 46
1.5.4. Погрешности задачи на случайной сетке 47
1.5.5. Анализ ресурсоемкое полной и нейросетевой задач 51
1.6. Выводы 52
Глава 2. Выделение пластов 53
2.1. Геоэлектрическая модель 56
2.2. Магнитное ноле в слоистой модели
2.2.1. Решение для двух границ 58
2.2.2. Решение для одной границы
2.3. Анализ решения и коэффициент вертикального разрешения 60
2.4. Тестирование алгоритма на синтетических каротажных диаграммах 64
2.5. Обработка практических диаграмм 67
2.6. Формирование «среднепластовых» кривых зондирований 67
2.7. Выделение пластов и снятие отсчетов в системе МФС ВИКИЗ 72
2.8. Выводы 74
Глава 3. Развитие программно-алгоритмических средств и интерпретация экспериментальных данных 78
3.1. Многофункциональная система МФС ВИКИЗ
3.2. Введение в проблему интерпретации данных 81
3.3. Инверсия в моделях с плавным распределением УЭС
3.3.1. Постановка задачи интерполяции данных геоэлектрических моделей 83
3.3.2. Описание общего вида функции 87
3.3.3. Обоснование выбора общего вида функции и применимости подхода 87
3.4. Интеграция МФС ВИКИЗ с другими интерпретацион ными системами 91
3.4.1. Стандарт LAS 92
3.4.2. Работа под управлением другой системы 92
3.4.3. СИАЛ-ГИС 96
3.4.4. GeoOffice Solver 100
3.4.5. ГеоПоиск 105
3.4.6. Системы Gintel, ПРАЙМ, Select 106
3.5. Повторные измерения в горизонтальных скважинах 108
3.6. Особенности ВИКИЗ в карбонатном разрезе 118
3.6.1. Влияние диэлектрической проницаемости на сигналы ВИКИЗ 120
3.7. ВИКИЗ для решения задач определения характери
стик техногенных изменений в прискважинной зоне 126
3.7.1. Оценка параметров трещиноватых карбонатных пластов 126
3.7.2. Инверсия в интервалах развития трещиноватости 130
3.7.3. Интерпретация данных ВИКИЗ в скважине с пластиковой обсадкой 131
-5 3.8. Обработка данных девятизондовой модификации ВИКИЗ 134
3.8.1. ВЭМКЗ в скважинах Лянторского месторождения 140
3.8.2. ВЭМКЗ в скважинах Нижневартовского региона 142
Заключение 149
Литература
- Обоснование применимости метода нейронных сетей
- О возможности аппроксимации сигналов в моделях с большим числом параметров
- Тестирование алгоритма на синтетических каротажных диаграммах
- Обоснование выбора общего вида функции и применимости подхода
Введение к работе
Объект исследования и актуальность темы
Изучение строения и физических свойств металлических расплавов является одним из актуальных направлений современной физики конденсированного состояния.Это вызвано как логикой развития науки от простого к сложному, от идеальных кристаллов к неупорядоченным системам, так и потребностями практики. Многие процессы создания новых материалов для современной техники и электроники осуществляются через жидкую фазу. Контроль и оптимизация различных металлургических процессов требуют знания физических свойств металлов в жидком агрегатном состоянии. Однако, по причине высокой стоимости (а иногда и невозможности) проведения высокотемпературных экспериментов и необходимости в ряде случаев прогнозировать свойства материалов, все большее значение приобретают методы компьютерного моделирования неупорядоченных веществ. В последнее время, благодаря мощному развитию математического моделирования, наметилась тенденция сближения практического материаловедения и микроскопической теории конденсированного состояния. Это позволяет избежать неопределенностей и ограниченности феноменологических подходов и предсказать свойства веществ из первых принципов путём решения соответствующей квантовомеханической задачи.
К настоящему времени было разработано множество подходов к рассмотрению электронных и транспортных свойств неупорядоченных систем вообще и жидких металлов в частности. К сожалению, каждый из разработанных подходов использует некоторые приближения, и поэтому не может быть использован в условиях, когда эти приближения не выполняются. В связи со всем вышеизложенным, целью диссертационной работы является разработка унифицированного подхода к рассмотрению электронной структуры и электропроводности s, р, и ^/-металлов во всем диапазоне температур существования жидкой фазы. Подход основан на использовании иззвестной формулы Кубо-Гринвуда. Формула универсальна и точна, но требует знания равновесной функции Грина электронов в неупорядоченной среде. Поэтому для ее использования нужно разработать методы расчёта этой функции, что требует: а) информации о расположении атомов, т. е. структуре неупорядоченной среды, и б) универсального метода вычисления ее электронного спектра. Чтобы расчёт электронного спектра был универсален, необходимо использовать современные компьютерные пакеты, основанные на методе функционала плотности. Чтобы адекватно описать коллективные эффекты, связанные с локализацией электронов, нужно использовать в качестве су-перячейки атомную модель, состоящую из большого количества атомов. Значит,
метод должен быть крайне экономичным с точки зрения компьютерных ресурсов.
Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:
Развитие комбинации методов линейных «маффин-тин» орбиталей (ЛМ-ТО) и рекурсии для создания на основе формулы Кубо-Гринвуда методики для нахождения электронных свойств металлов в широком температурном диапазоне существования жидкой фазы металла.
Разработка алгоритма расчета электронных свойств и воплощение алгоритма в программном продукте, позволяющем эффективно проводить данные расчеты.
Исследование закономерностей поведения электропроводности различных типов жидких металлов.
Изучение особенностей поведения проводимости металлов вблизи перехода «металл-неметалл» (М-НМ).
Научная новизна:
Впервые разработана комплексная быстродействующая методика расчета электронных и транспортных свойств металлов в широком температурном диапазоне.
Проведен расчет электропроводности щелочных металлов вплоть до критических температур и на примере цезия и рубидия впервые прямыми численными экспериментами показано, что за переход «металл-неметалл» в них отвечает локализация электронной плотности;
Впервые произведен прямой расчет проводимости расплава ртути вплоть до критических температур и показано, что за переход М-НМ в ртути отвечает образование псевдощели в плотности электронных состояний.
Впервые численными экспериментами установлено, что причиной падения электропроводности в жидком железе является снижение подвижности (i-электронов, что согласуется с результатами, полученными экспериментально.
Практическая ценность данной работы состоит в том, что в ней развит метод расчета электропроводности, подходящий для широкого класса металлов в широком диапазоне температур существования твердой и жидкой фазы, и разработан программный комплекс «КРАЭТС» (свидетельство о регистрации разработки № 5887), реализующий данный метод.
Основные результаты, выносимые автором на защиту: 1. Разработан метод компьютерного моделирования, свободный от эмпирических коэффициентов и подгоночных параметров; результаты, полученные
с помощью разработанного метода, хорошо согласуются с экспериментальными в широком диапазоне температур и плотностей металлов в жидкой фазе.
Показано, что в щелочных металлах по мере приближения к критической температуре возникает явление локализации электронов на атомных кластерах — центрах локализации; именно это явление ответственно за переход «металл-неметалл» в этих веществах.
Установлено, что причиной перехода «металл-неметалл» при температуре выше 1700К в ртути является образование псевдощели в плотности состояний на уровне Ферми, тогда как причиной монотонного падения проводимости ртути в диапазоне температур 300-1700К является снижение подвижности (локализация) электронов.
Показано, что температурная зависимость электропроводности в жидком железе связано в большей степени с изменением плотности электронных состояний вблизи уровня Ферми.
Обоснованность и достоверность результатов обеспечивается использованием в работе методов, основанных на «первых принципах», т.е. решении уравнения Шредингера, и проверяется путём проведения достаточного числа тестовых расчётов модельных систем, а также сравнением полученных результатов с существующими экспериментальными данными.
Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
Всероссийской конференции «Высокопроизводительные вычисления и технологии» (Ижевск, Россия, 2003 г.).
Международной конференции по жидким и аморфным металлам "LAM -12" (Метц, Франция, 2004 г.);
XI Российской конференции «Строение и свойства металлических и шлаковых расплавов» (Екатеринбург, Россия, 2004 г.);
11-й Всероссийской научной конференции студентов-физиков и молодых учёных (Екатеринбург, Россия, 2005 г.);
XI Всероссийской конференции по теплофизическим свойствам веществ (Санкт-Петербург, Россия, 2005 г.);
XXXI международной конференции физиков-теоретиков «Коуровка-2006» (Кыштым, Россия);
8-м Всероссийском семинаре «Компьютерное моделирование физико-химических свойств стекол и расплавов» (Курган, Россия, 2006 г.);
Международной конференции по жидким и аморфным металлам "LAM -13" (Екатеринбург, Россия, 2007 г.);
По материалам диссертации опубликовано 14 работ, включая 3 статьи в журналах из списка ВАК.
Диссертация изложена на 113 страницах, содержит 3 таблицы и 35 рисунков.
Обоснование применимости метода нейронных сетей
Из приведенных схем видно, что нейронные сети позволяют вычислять функцию F(s) одного переменного, линейные функции любого числа переменных, а также суперпозиции — функции от функций, получаемых при последовательном соединении сетей. Очевидно, что функция F(s) должна быть нелинейной — в противном случае вся сеть будет линейной. Нелинейной функции одного переменного достаточно: в серии работ А. Н. Колмогорова [39], В. И. Арнольда [10] и снова А. Н. Колмогорова [40] доказано, что любую непрерывную функцию п переменных можно получить с помощью операций сложения, умножения и суперпозиции из непрерывных функций одного переменного.
Теорема Колмогорова. Каждая функция п переменных, заданная на единичном кубе n-мерного пространства, представимо, в виде где функции hq(u) непрерывны, a F {xp), кроме того, еш;е и стандартны, т.е. не зависят от выбора функции /.
Кроме вопроса о точном представлении функций многих переменных с помощью функции одного переменного, существует более важный с практической точки зрения вопрос — об аппроксимации. История вопроса о приближении функций многочленами и рациональными функциями восходит к знаменитой теореме Вейерштрасса — непрерывную функцию нескольких переменных f(xi, Х2, хп) на замкнутом ограниченном множестве Q MODICHO равномерно приблизить последовательностью полиномов. Теорема Стоуна [103, 77] обобщает теорему Всйсрштрасса, доказывая, что кольцо многочленов от любого набора функций, разделяющих точки, плотно. В частности, плотно множество тригонометрических многочленов.
Существует несколько вариантов утверждений о том, что нейронная сеть может вычислять любую функцию с наперед заданной точностью [94, 95, 99, 100]. В наиболее общем виде утверждение об аппроксимации непрерывных функций многих переменных нейронными сетями с использованием произвольной непрерывной функции одного переменного доказано А. Н. Горбанем в работе [18], где приводится обобщенная аппроксимационная теорема, охватывающаяя и теорему Стоуна, и теорему Колмогорова.
Таким образом, применение метода нейронных сетей для аппроксимации функции прямой задачи ВИКИЗ является обоснованным.
Существует большой класс задач, которые требуют неявного процесса решения. По аналогии с обучением человека или животных этот процесс называют обучением.
Обучение нейронной сети обычно строится так: берется набор примеров с заданными ответами. Эти примеры предъявляются системе. Нейронная сеть преобразует вход — «условия примера» — и выдает ответ. Отклонение от правильного ответа штрафуется. Обучение состоит в минимизации штрафа как неявной функции связей. Технике такой оптимизации посвящена обширная литература [20, 97, 110].
Рассмотрим некоторые алгоритмы обучения нейронных сетей в историческом порядке. Персептрон явился первой обучающейся машиной, минимизирующей ошибку распознавания образов. Информация обрабатывается пер-септроном в простейшем многоканальном параллельном режиме без возвратов и пересечений каналов информации. Отметим, что персептрон реализует один из алгоритмов распознавания образов — алгоритм построения разделяющих гиперплоскостей в пространстве признаков. Создание персептрона повлекло за собой возникновение целого ряда алгоритмов распознавания образов и выделение нового раздела математики — теории распознавания образов.
Персептрон Розенблатта [58, 106] состоит из экрана, на г-е элементы которого подаются сигналы а$; А-элементов, пронумерованных индексами j и суммирующих сигналы с коэффициентами Xjf, пороговых Л-элементов, пронумерованных индексами q: суммирующих сигналы от А-элементов с перестраиваемыми весами Xqj и выдающих на выходе 1, если сумма больше единицы; 0 — в противоположном случае. Сигнал — 26 — aq на выходе Д-элемента можно представить в виде: aQ = Q (]С Xuzi 1У zi = ]С xiiCLi- (L3)
Управляющее устройство перестраивает параметры aqj таким образом, что в конечном итоге aq = 1, при наличии у изображения на экране признака q, и aq = 0 при отсутствии признака.
Всесторонний анализ возможностей обработки информации «идеально обученным» персептроном Розенблатта проведен в цикле работ М. Минского и С. Пейперта [45], которые показали ограниченность пер-септропа как универсальной машины.
Из общего анализа, сделанного в этой работе, следует, что существуют ограничения, свойственные обучающимся системам, в которых есть слои элементов, причем информация с одного слоя переходит только к элементам других слоев в единственном направлении.
Более сложные сети с обратными и перекрестными связями не поддаются анализу, однако Хопфилду [98] удалось найти частный вариант сетей, решающих задачи распознавания, и достаточно простой, чтобы производить их конструирование. В сетях Хопфилда впервые получилось установить подобие между нелинейными динамическими системами и нейронными сетями. Образы памяти сети соответствуют аттракторам (устойчивым предельным) точкам динамической системы. Была показана возможность переноса математического аппарата теории нелинейных динамических систем и статистической физики на нейронные сети. При этом появилась возможность теоретически оценить объем
-27 памяти сети Хопфилда, определить область параметров сети, в которой достигается наилучшее функционирование.
Сеть Хопфилда состоит из элементов с индексом г, имеющих состояния аг-, и межнеироппых связей, характеризуемых параметрами Xij = Xji. Величины {аг-} представляют точкой на «энергетической» гиперповерхности, задаваемой совокупностью параметров {ж }.
О возможности аппроксимации сигналов в моделях с большим числом параметров
Для опробования разработанных процедур выделения пластов были использованы каротажные диаграммы, полученные на скважине xxll Федоровского месторождения (интервал глубин 2070-2107 м). На рис. 2.4 приведены практические каротажные диаграммы, графики параметра 7]z и нанесены выделенные границы (пороговое значение — 0,5). Из выполненной попластовой разбивки видно, что выделены как мощные коллекторы (2085-2097 м), так и сравнительно маломощные ( 1,8 м) плохопроводящие пласты.
На рис. 2.5 показаны два варианта попластовой разбивки в зависимости от порогового значения величины т\г (сплошная линия соответствует значению 0,4, прерывистая — 0,6). Вертикальными линиями показаны выделенные границы, соответствующие разным пороговым значениям. При r)z = 0,4 появляются дополнительные границы, связанные с верхней тонкослоистой частью коллектора (интервал 2102-2104 м). Несовпадения по выделенным границам не превышают 0,2 м, что вполне объясняется дискретностью каротажа (шаг 0,1 м).
Обычная практика снятия существенных значений, по которым затем определяются средние для пласта характеристики, базируется на том обстоятельстве, что «экстремальные значения кривых, а также участки с постоянными показаниями на некотором интервале, являются основными данными измерений УЭС пластов» [16]. Однако исследование этого вопроса для синтетических диаграмм в двумерных моделях показало, что данный вывод справедлив для мощных (более 2,5 м) и сравнительно хорошо проводящих пластов (сопротивление не более 10 Ом-м). При этом большую роль играет контраст сопротивлений среды и вмещающих пород. Таким образом, существует много реальных ситуаций, когда это условие не выполняется с достаточной точностью.
С другой стороны, на экспериментальных диаграммах всегда присутствует высокочастотная пространственная составляющая. Из-за этого резко сужаются возможности автоматического разделения «экстремальных» точек па два подмножества (одно обусловлено моделью, а другое — условиями измерения в скважине и иными недостаточно контролируемыми факторами). В подобных случаях целесообразно перейти к методам, исключающим высокочастотные пространственные вариации диаграмм, и ввести осредненные по некоторому интервалу характеристики.
Как уже было показано, на измерения зондами ВИКИЗ в пласте значительное влияние могут оказывать более или менее проводящие, чем пласт, вмещающие породы. Причем с ростом контраста проводимости вмещающих пород и пласта влияние вмещающих пород может распространяться на все измерения, выполненные в пласте.
Поэтому процедура автоматического снятия отсчетов состоит из двух взаимосвязанных блоков. В первом осуществляется оценка области пласта, где влиянием вмещающих пород можно пренебречь. Во втором вычисляется средневзвешенное значение кажущихся проводимостей в оставшемся интервале.
В случаях, когда вмещающие породы влияют на все показания в пласте, необходимо вносить поправки, учитывающие их вклад в измеряемые сигналы.
На рис. 2.6 представлены синтетические диаграммы разностей фаз с нанесенными на них отсчетами (модель описана в табл. 2.1 на стр. 65). Средней ластовые значения разностей фаз сняты по описанной выше методике. Одномерная инверсия этих значений в каждом слое в рамках цилиндрически-слоистой модели приводит к хорошему восстановлению истинных значений удельных сопротивлений зон проникновения и пластов, а также радиусов зон проникновения.
На рис. 2.7 показаны результаты автоматического попласто-вого снятия отсчетов с практической диаграммы (интервал глубин 2090-2105 м, скв. xxll, Федоровское месторождение). Верхний пласт - 72 ЗОбв ЗОвв 2100 2102 2104
Пример автоматического снятия существенных значений (скв. ххП, Федоровское месторождение). коллектор (интервал 2090-2096,6 м) отображается монотонно возрастающими кривыми, осложненными локальными экстремумами. Отсчеты снимаются с учетом низкого сопротивления перекрывающих пород ( 15 Ом-м).
Один из ключевых моментов анализа и интерпретации каротажных данных - - выделение границ пластов. Корректность выполнения этой процедуры в значительной мере определяет качество полученных заключений.
Основная проблема состоит в необходимости решать противоречивую задачу. Степень однородности выделяемых интервалов возрастает с уменьшением их мощности, но при этом неизбежно растет искажающее влияние вмещающих пород. В рамках одномерной инверсии, которая реализована в системе МФС ВИКИЗ, мощность пласта для корректной оценки его характеристик должна быть не менее 1 м.
В системе реализована процедура выделения пластов на основе анализа характеристики вертикального разрешения, которая учитывает поведение зондов ВИКИЗ при переходе через горизонтальную границу [84]. Для неформального выделения пластов предусмотрена возможность ручной корректировки положения границ интерпретатором.
При работе под управлением комплекса С И АЛ ГИС система получает значения границ пластов автоматически через импорт результатов. Интерпретатор может работать с этими значениями или вносить коррективы по своему усмотрению. Аналогичная процедура импорта границ предусмотрена для других систем обработки при включении в них комплекса МФС ВИКИЗ.
Можно активизировать группу пластов для проведения интерпретации на всех необходимых интервалах. Вообще, возможна интерпретация всей каротажной диаграммы.
По мере активизации пластов автоматически снимаются существенные значения. Это делается при помощи специального алгоритма, позволяющего учесть в большинстве случаев влияние вмещающих пород. Снятые значения отображаются на диаграммах в виде вертикальных линий. На рис. 2.8 проиллюстрирована работа процедуры снятия отсчетов для непроницаемого (нижнего) интервала и водонасыщенного коллектора. Предусмотрена возможность ручной корректировки снятых значений. Для этого необходимо «потянуть мышью» нужное значение влево или вправо.
Тестирование алгоритма на синтетических каротажных диаграммах
При повторной интерпретации данных ВИКИЗ (рис. 3.8) на вход системе МФС ВИКИЗ подаются также ранее определенные попластовые данные: отметки границ пластов, снятые значения зондов ВИКИЗ, попластовые параметры скважины и модель ВИКИЗ. При интерпретации субгоризонтальных участков предусмотрена передача данных инклино-метрии (рис. 3.9).
После того, как данные подготовлены к экспорту, пользователь нажимает кнопку Далее, автоматически запускается МФС ВИКИЗ, в которой и происходит интерпретация.
Ко понкаглубин I Кривые Г Пласты Инклинометрия Г. EFT J Панныв Ида н т кфикат о р Глубина по стволч ска. м DEPT Кровля интервала Зенитный цґґіп. Грпл Угон \ггвг воГ Еодошва интервала Магнитный аэимцт Грел Азимут Удлинение ствола скв,н Удлинение Аасалнтная гпцаинв. м АОсОтм КоорлинатвК п X (гзша КоординатаY м Y Отклонение от четьи, м Смещение Скважина Азимут отклонения Град НЕТ Интен искрне-й СКВ. ГрО Интенсивность 101 Месторождение [Сев е ро-васюганское Ь-зондавач С 3-эоноовая Целее Закрыть Рис. 3.9. Обработка данных ВИКИЗ в GeoOfficc Solver. Экспорт данных инклинометрии.
На этом шаге мастера интеграции (рис. 3.10) необходимо указать имена, под которыми результаты обработки будут перенесены в GeoOffice Solver. Часть имен пластовых данных может дублироваться с именами исходных данных. Это связано с тем, что существенные отсчеты могут корректироваться в процессе обработки в МФС ВИКИЗ и, в этом смысле, также являются результатами обработки. Если есть необходимость сохранить и исходные отсчеты и откорректированные отсчеты, следует изменить имена массивов результатов, например, добавив к именам суффикс _корр.
Приведенные сопротивления — это кажущиеся сопротивления, исправленные за влияние скважины и вмещающих пород. Приведенная кривая электрического каротажа — это зависимость приведенных со — Не противлений но зондам от длины зондов. Способ приведенных кривых позволяет получить более достоверные результаты в пластах с неоднородной зоной проникновения и при наличии глубоких зон за счет экстраполяции приведенной кривой. Интерпретация градиент-зондов, ИК и БК на единой базе позволяет исключать ошибки, связанные с неточно заданными параметрами зоны проникновения при самостоятельной обработке зондов ИК и БК. Данный способ имеет высокое быстродействие и технологичность при компьютерной реализации.
Метод минимизации применяется в системе в основном в тех случаях, когда невозможно построить приведенную кривую. При использовании минимизации оценка удельного сопротивления выполняется по каждому из информативных зондов с последующим вычислением средневзвешенного УЭС.
Стыковка с системой МФС ВИКИЗ сделана через импорт-экспорт файлов формата SII либо NBK, причем первый является более предпочтительным. Для этого в ГеоПоиске запускается «Генератор отчетов» и с помощью шаблона VIKIZ_SII_new.hid создается файл разбивок в формате SII, который затем импортируется в МФС ВИКИЗ в дополнение к кривым. Обратная загрузка в ГеоПоиск: БД = импорт-экспорт.
МФС ВИКИЗ также интегрирована с другими системами интерпретации: Gintel, ПРАЙМ и Select. Gintel — система автоматизированной визуальной интерпретации результатов ГИС [11, 51]. Разработчик данной системы — 000 «Геоинформационные технологии и системы», г. Москва. Система частично состыкована с МФС ВИКИЗ через импорт-экспорт файлов формата SII.
Система ПРАЙМ (разработчик — ООО Научно-производственная фирма «ГеоТЭК», г. Уфа) является автоматизированным инструментом в среде Windows для сбора, визуализации, обработки и хранения геолого-геофизических данных в нефтегазовой отрасли. ПРАЙМ поддерживает как непрерывные, так и попластовые типы данных и технологии их обработки. Система частично состыкована с МФС ВИКИЗ через импорт-экспорт файлов формата SII.
Select (рис. 3.11) — программа комплексной интерпретации данных измерений индукционного каротажа (ИМ4), БКЗ и ВИКИЗ, позволяющая решать одномерную обратную задачу для определения параметров геоэлектрической модели среды [31]. Также эта программа позволяет подбирать модель среды, используя только один из вышеупомянутых методов. Разработана в Лаборатории электромагнитных полей Инсти — 108 — тута геофизики СО РАН. Набор входных данных программы получается из системы МФС ВИКИЗ через специально организованный файл (расширение формата SII).
Для выявления основных черт геоэлектрического строения при-скважинной зоны, наблюдаемых в скважинах с горизонтальным завершением [87], был выполнен анализ данных промежуточных каротажей горизонтальных скважин Федоровского месторождения (Сургутский свод). Материал получен в Западной Сибири при вскрытии фланговой части нефтяной залежи в терригеином разрезе. Скважины бурились на глинистом растворе, удельное электрическое сопротивление которого составляет рс 2 Ом-м. Число повторных каротажей — 7, время между первым и последним каротажем — 9 дней. Часть траектории скважины на участке перехода к горизонтальному бурению показана голубым цветом на рис. 3.12, слева. По оси абсцисс отложено расстояние по скважине, по оси ординат — истинная глубина.
На рис. 3.12 справа показаны диаграммы пяти зондов ВИКИЗ. По оси абсцисс отложены кажущиеся сопротивления (Ом-м), по оси ординат — глубина по скважине. Диаграммы зондов приведены разными цветами (зонд длиной 0,5 м — красным, 0,7 — зеленым, 1,0 — коричневым, 1,4 — синим, 2,0 — черным). Качественная и количественная интерпретация диаграмм ВИКИЗ и кривой ПС позволяет хорошо представить разрез и тип флюидонасыщения. На интервале 3150-3220 м выделяется хорошо проводящая группа глинистых слоев с небольшим понижающим проникновением
Обоснование выбора общего вида функции и применимости подхода
Сургутский нефтегазоносный район выделяется в пределах северо-западной и западной частей Среднеобской нефтегазоносной области. Лянторское нефтяное месторождение расположено к северо-западу от г. Сургут и северо-восточнее Усть-Балыкского месторождения. На месторождении выявлена одна залежь нефти в пласте АС9_10 на глубине 2050-2103 м. Эта залежь относится к верхам нижней пачки верхней подсвиты вартовской свиты. Пласт представлен песчаниками с прослоями глин и алевролитов. Мощность глинистой покрышки над пластом равна 15-20 м.
В Сургутском регионе первые скважинные испытания девятизон-довой аппаратуры ВЭМКЗ-9А прошли в конце 1999 — начале 2000 г. Фрагменты одной из первых каротажных диаграмм (скв. 1951, Лянторское месторождение) приведены на рис. 3.32. Диаграммы слева представлены в разностях фаз, а справа — в кажущихся сопротивлениях. На интервале 2020-2040 м (слева) наблюдается разделение диаграмм на две изопарамстрические группы. Как уже отмечалось, такой эффект свидетельствует об отсутствии проникновения фильтрата в пласт или о незначительном проникновении. При значениях УЭС пластов на этом интервале « 3 Ом-м их можно интерпретировать как глинистые. Об этом же свидетельствует диаграмма ПС, показанная красной линией в окне дополнительных методов. На интервалах 2034-2039 м выделены коллекторы, которые интерпретируются как водонасыщенные. На рис. 3.33 показаны результаты интерпретации в интервалах глинистого и водонасыщенных пластов.
В целом, диаграммы ВЭМКЗ отличаются высоким вертикальным разрешением. Применение высокопроводящего бурового раствора способствует образованию очень контрастных по электрическому сопротивлению радиальных зон. Естественно, что в этом случае на диаграммах ВЭМКЗ более контрастно отражаются изменения коллекторских свойств пластов.
Наличие дополнительных измерений способствует устойчивости обратной задачи и повышает достоверность результатов интерпретации. При прочих равных условиях доверительные интервалы определения модельных параметров в девятизондовой конфигурации меньше, чем в
На рис. 3.34 приведены диаграммы ВЭМКЗ, полученные в скв. 1946. Слева показаны диаграммы в кажущихся сопротивлениях, справа—в разностях фаз. На нескольких интервалах коллекторов выполнена интерпретация, результаты которой представлены на рис. 3.35. Синие кривые — стартовые модели, определенные процедурой экспресс-интерпретации без учета проводящей скважины, зеленые кривые — результат инверсии с учетом эффективного сопротивления скважины.
Нижневартовский нефтегазоносный район выделяется в восточной части Среднеоб,ской нефтегазоносной области. На севере и северо
Результаты интерпретации ВЭМКЗ на интервалах водона-сыщенного коллектора и глинистого пласта. Скважина 1951. Синяя линия — кривая зондирования для стартовой модели, зеленая — результат автоматического подбора.
Результаты интерпретации ВЭМКЗ на интервалах коллекторов. Скважина 1946. Синяя линия кривая зондирования для стартовой модели, зеленая — результат автоматического подбора. востоке он граничит с Надым-Пурской и Пур-Тазовской нефтегазоносными областями, на востоке и юге — с Васюганской и Каймысовской нефтегазоносными областями, на западе — с Сургутским районом Сред-необской нефтегазоносной области.
Первые работы аппаратурой ВЭМКЗ-9А в Нижневартовском районе также начаты в 1999 г. На рис. 3.36 приведенны диаграммы ВИКИЗ (слева) и ВЭМКЗ (справа), полученные в одной и той же скважине (40787). Время между проведением каротажей — 1 неделя. За это время глинистый буровой раствор с УЭС 2,2 Ом-м был заменен на более плотный высокопроводящий раствор на биополимерной основе с УЭС 0,07 Ом-м.
При сравнении каротажных диаграмм хорошо видны следующие особенности: — высокопроводящий буровой раствор практически не влияет па показания длинных зондов комплексов (черные и синие кривые) и весьма значительно влияет на показания коротких; — значительно улучшились вертикальные характеристики метода — диаграммы ВЭМКЗ подробно показывают более мелкие структуры. По-видимому, это связано с частичным проникновением фильтрата высокопроводящей буровой жидкости в наиболее проницаемые прослои макроанизотропной структуры пластов, что приводит к резкому увеличению контрастов по УЭС соседних прослоев; — благодаря увеличению контраста в радиальном распределении УЭС околоскважинного пространства появилась возможность выделять некоторые из ранее не выделяемых коллекторов. Например, интервал 2176-2178 м, проницаемость которого не ясна из диаграмм ВИКИЗ, на диаграммых ВЭМКЗ явно проявляет кол-лекторские свойства.
На рис. 3.37 приведено сравнение результатов интерпретации измерений в скважине с пресным и соленым буровым раствором (рис. 3.36). Видно, что полученные в результате интерпретации сопротивления пластов совпадают для обоих диаграмм; УЭС зоны проникновения изменились значительно и неравномерно, что связано с различной проницаемостью коллекторов.
Основным результатом работы является создание компьютерной системы для имитации и интерпретации данных высокочастотных электромагнитных зондирований в скважинах, вскрывающих нефте- и га-зонасыщепные коллекторы, направленной на автоматизацию и повышение достоверности определения параметров геоэлектрического разреза.
Разработанная на основе созданных соискателем алгоритмов и процедур компьютерная система автоматизированной интерпретации данных высокочастотного электромагнитного каротажа МФС ВИКИЗ имеет ряд преимуществ по сравнению с существующими системами обработки данных ГИС. Во-первых, это единственная на настоящее время система, позволяющая количественно интерпретировать данные метода ВИКИЗ, обеспечивая полный цикл обработки: импорт данных, визуализацию, трансформации и сглаживание, выделение пластов по данным ВИКИЗ и снятие существенных значений, автоматическую и ручную инверсию, оценку достоверности и экспорт результатов. Во-вторых, система позволяет обрабатывать данные, полученные в самых разных геологических условиях в разведочных и эксплуатационных скважинах, бурящихся в терригеипых и карбонатных отложениях с применением пресных глинистых буровых растворов, высокоироводящих растворов на биополимерной основе, непроводящих растворов на нефтяной основе. В-третьих, система позволяет в едином интерфейсе обрабатывать данные, полученные любыми выпущенными на основе технологии ВИКИЗ приборами — классическими пятизондовыми кабельными приборами, девятизондовыми устройствами ВЭМКЗ, автономными приборами АЛМАЗ и АЛМАЗ-2, приборами каротажа во время бурения ВИКПБ. В-четвертых, реализована интеграция системы МФС ВИКИЗ в наиболее распространенные пакеты обработки данных геофизических исследований в скважинах (СИАЛ-ГИС, GeoOffice Solver, ГеоПоиск, Gintel, ПРАЙМ, Select). В-пятых, система прошла серьезную проверку практикой и используется в профильных организациях при полевых исследованиях методом ВИКИЗ в скважинах, вскрывающих нефте- и газонасыщенные коллекторы. Алгоритмы и программы прошли проверку и внедрены в 35 организациях России, Китая, Казахстана, Узбекистана и Туркменистана. Простота в эксплуатации и дружественный интерфейс являются хорошими предпосылками для обучения студентов-геофизиков; многофункциональная система обработки и интерпретации МФС ВИКИЗ используется в учебном процессе в ряде профильных ВУЗов.
Разработаные процедуры имитации данных электромагнитного каротажа на основе нейросетей более чем в 6 000 раз превосходят существующие решения по скоростным характеристикам при достаточной для практической интерпретации точности.
Алгоритм выделения пластов только по данным ВИКИЗ, основанный на теоретическом решении задачи профилирования высокочастотным индукционным зондом слоя и одной границы, создан впервые и отличается простотой реализации при достаточной эффективности: ошибки восстановления истинных положений границ в подавляющем большинстве случаев не превышают шага дискретизации.
