Применение алгоритмов машинного обучения и вероятностной модели для уточнения эффективных нефтенасыщенных толщин ачимовских отложений

Аннотация: Пласты ачимовской толщи являются одним из примеров тонкослоистых терригенных отложений, для которых актуальна проблема неоднозначного определения эффективных толщин при подсчете запасов УВ и, как следствие, ошибки при оценке перспективности изучаемых объектов. При применении стандартных алгоритмов интерпретации нередко происходит значительное завышение величины запасов относительно фактических, а большинство коллекторов, выделенных как продуктивные, либо работают с высокой степенью обводненности (~90%), либо дают чистые притоки воды. По этим причинам разработка методик, позволяющих повысить достоверность определения эффективных нефтенасыщенных толщин, играет важную роль в современной петрофизике. В данной работе приведен пример использования алгоритмов машинного обучения и вероятностной модели для определения мощности продуктивных коллекторов и показано сравнение с стандартным подходом.