Нейросетевое моделирование трехмерных полей свойств с обучаемым базисом на основе автокодировщика

Аннотация: В данной работе предлагается новый подход распространения геологических свойств в межскважинном пространстве для получения трехмерного куба из двухмерной карты средних значений и вертикальных профилей поля свойств, известных в точках скважин. Предложенный метод тестируется на 2D-картах проницаемости, полученных через комплексирование в скважинных данных по ГИС и ГДИС с учетом сейсмических атрибутов. Данная задача может решаться с применением метода спектрального моделирования, однако в предложенном подходе, в отличие от предшествующих методов, не используются предположения о форме базиса. Вместо этого, форма базисных функций является предметом обучения с помощью автокодировщика, а количество – настраиваемым гиперпараметром алгоритма. Такое решение позволяет получить базис, наилучшим образом адаптированный под конкретное месторождение или набор месторождений. Также, как оказывается, в латентном пространстве главных векторов такого базиса можно искать некачественные каротажи, что является доказательством получения геологически интепретируемого представления.