Определение потенциала газоносности в сложных геологических средах сейсмическими методами на основе байесовых вероятностных нейронных сетей

В журнале «Успехи современного естествознания» № 2, 2019 вышла статья «Определение потенциала газоносности в сложных геологических средах сейсмическими методами на основе байесовых вероятностных нейронных сетей».

В настоящее время в нефтегазовой геологии особое значение и актуальность приобретают последние достижения в информационно-технологической инфраструктуре, в частности появление технологических возможностей анализа огромных массивов данных («big data»). К методам и техникам анализа, применяемым к «большим данным», относят методы классификации, регрессионный анализ, искусственные нейронные сети и др. Появление современных технологических возможностей и развитие методик и техник статистического анализа привело к возникновению новых технологических решений. В данной статье приводятся результаты исследований, использующих методики комплексирования технологий AVO анализа и вероятностных нейронных сетей Байеса. Впервые опробование нового технологического решения проводилось на базе сейсмогеологической информации по участку работ, расположенному в пределах Северного Свода Западной Сибири, где, с целью наращивания ресурсной базы, исследовался промышленный потенциал газоносности надсеноманского интервала разреза. Исследуемый участок хорошо изучен бурением и сейсмическими методами на базе съемки 3D. Повторно опробование методики проводилось на площади, которая в тектоническом отношении приурочена к Центрально-Ямальскому мегавалу, расположенному в пределах Ямало-Гыданской синеклизы Западной Сибири, в нефтегазоносном отношении – в Нурминском нефтегазоносном районе (НГР) Ямальской нефтегазоносной области (НГО). Вторая площадь находится в неблагоприятных геологических условиях и имеет ограниченный набор скважинной информации. В данных условиях применение технологии AVO в комплексе с вероятностными методами классификации по Байесу позволило определить потенциал газоносности песчаных линз в отложениях верхней юры и выполнить вероятностную оценку прогноза.

Автор – Феоктистова О.В.