Конференция Геомодель

Геомодель

https://geomodel.ru/geomodel2023

Опыт моделирования тепловых методов повышения нефтеотдачи

А.Н. Черемисин (1), К.Ю. Прочухан (2), А.А. Горланов (1), Е.Д. Мухина (1) (1 - СколТех, 2 - Газпромнефть)

В работе описан опыт моделирования закачки сверхкритической воды в баженвскую свиту в режиме "закачка-отбор", с целью повышения нефтеотдачи за счет преобразования керогена и битума в подвижные углеводороды. Описывется выбор оптимального симулятора для моделирования закачки сверхкритической воды, выбор оптимальной сетки (с учетом наличия трещин ГРП), а также оптимальных параметров численной схемы. ..

Геомодель 2023 Разработка месторождений Добавлено: 30.09.2023

Об эффекте искажения динамики сигнала при f-x деконволюции

М.С. Денисов * (1), А.А. Федина (1) (1 - ООО «ГЕОЛАБ»)

Алгоритм f-x деконволюции широко применяется при решении практических задач обработки данных сейсморазведки. Его целью является подавление случайных помех при сохранении сигнала. Алгоритм обладает рядом свойств, которые можно считать парадоксальными. Например, известна его тенденция ослаблять в присутствии шума или при использовании регуляризации слабые регулярные волны на фоне более сильных волн...

Геомодель 2023 Обработка сейсмических данных Добавлено: 30.09.2023

Морфотипы клиноформных образований неокома Ямало-Карского региона Западной Сибири в связи с особенностями седиментационных процессов

В.Н. Бородкин* (1), О.А. Смирнов (2), А.В. Лукашов (2), А.Г. Плавник (3), М.В. Комгорт (1) (1 - Тюменский индустриальный университет, 2 - ООО «ИНГЕОСЕРВИС», 3 - ЗСФ ИНГГ СО РАН)

Исходя из относительно глубоководной клиноформной модели строения ачимовской толщи, на базе седиментологических процессов и материалов сейсморазведки 3D дана характеристика морфологических типов клиноформных образований, особенностей строения и седиментации нижнемеловых отложений в зоне встречных клиноформ, выделен новый тип ловушек УВ в пределах данной области, представлен их сейсмический образ. ..

Геомодель 2023 Региональная геология Западная Сибирь Добавлено: 30.09.2023

Уточнение геологического строения зонального циклита АС12 южной части Приобского месторождения

А.С. Теплякова (1), Т.К. Кажмулинов (1), М.А. Краснореева (1) (1 - ООО "Газпромнефть НТЦ")

Актуальность: принципы прогноза распространения неструктурных ловушек клиноциклита АС12 Южной части Приобского месторождения, потенциально содержащих промышленные запасы нефти, применимы для смежных площадей и соседних клиноформных комплексов. Объект: циклит АС12 Южной части Приобского месторождения. Цель: уточнить строение пластов АС12/3-5 и АС12/1 с целью дальнейшей их разработки и поиска новых ..

Геомодель 2023 Западная Сибирь Региональная геология Добавлено: 30.09.2023

Сейсмическая инверсия полной вариации и глубинная миграция для восстановления глубинно-скоростной модели среды

М.И. Протасов* (1), Д.К. Дмитрачков (1) (1 - ИНГГ СО РАН)

В рамках данной работы разрабатывается и исследуется алгоритм совместной сейсмической инверсии и глубинной миграции для уточнения глубинно-скоростной модели. В работе реализован и оттестирован алгоритм сейсмической инверсии полной вариации, а также алгоритм совместной глубинной миграции и сейсмической инверсии. Численные эксперименты проведены с использованием синтетических данных и реалистичной м..

Геомодель 2023 Обработка сейсмических данных Добавлено: 30.09.2023

Трёхмерная сейсмическая инверсия для реконструкции модели трещин на основе машинного обучения

М.И. Протасов* (1), Р.М. Кенжин (1,2), Е. Н. Павловский (2) (1 - ИНГГ СО РАН; 2- НГУ)

Представленная статья посвящена численному исследованию применимости машинного обучения для задачи трёхмерной инверсии для реконструкции модели трещин. Сейсмическая инверсия используется на практике для прогнозирования коллекторских свойств. Стандартная инверсия основана на одномерной свёрточной модели, но реальные геологические среды более сложны. Поэтому исследуется подход для реконструкции трех..

Геомодель 2023 Интерпретация данных сейсморазведки Добавлено: 30.09.2023

Когерентная инверсия по дифрагированным волнам

Н.А. Голярчук (1) (1 - ООО "Клауднет")

Построение корректной глубинно-скоростной модели (ГСМ) является важнейшим фактором, влияющим на точность сейсмических изображений, полученных в результате глубинной миграции. Чем сложнее конфигурация среды, тем выше требования к точности ГСМ. Во всех алгоритмах глубинной миграции (прямая задача) предполагается, что обратная задача определения пластовых скоростей уже решена. В настоящее время пласт..

Геомодель 2023 Обработка сейсмических данных Добавлено: 30.09.2023

Анализ наиболее распространенных сценариев использования искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли

В.И. Булаев* (1) (1 - АО НПФ «Геофизика»)

В докладе предложен подход к структурированию способов использования систем на базе искусственного интеллекта в организациях нефтегазовой отрасли. Выделено четыре наиболее распространенных сценария (апробация, НИР, пилотный проект, продакшен) и рассмотрены основные особенности каждого из них...

Геомодель 2023 Машинное обучение и ИИ Добавлено: 30.09.2023

Многомасштабные цифровые модели керна

И. Магдеев* (1), И. Варфоломеев (1), Н. Евсеев (1), О. Динариев (1), Д. Коробков (1), В. Хан (1) (1 - ООО «ТКШ»)

Цифровое моделирование процессов в горных породах на уровне пор в настоящее время является инструментом решения широкого класса практических задач в нефтегазовой индустрии. При постановке эксперимента с естественным материалом у недропользователя возникает ряд сложностей и технических ограничений, связанных как с оборудованием, так и свойствами самого керна. Особой проблемой на морских месторожден..

Геомодель 2023 Петрофизика и исследование керна Добавлено: 30.09.2023

Прямой нейросетевой прогноз коллекторских свойств пласта по данным сейсморазведки

И.И. Приезжев (1,4), Д.А. Горбач (2), В.Г. Мирошкин (2), В.Ю. Овечкина (2), Е. Тайкулаков (3) (1 - ООО «Лаборатория Приезжева», 2 - ООО «Газпромнефть НТЦ», 3 - Satbayev University, 4 - РГУ нефти и газа ( НИУ) имени И.М. Губкина)

В докладе предлагается использование прямого прогноза коллекторских свойств по данным сейсморазведки с помощью технологии, основанной на применении нейронных сетей Колмогорова (Priezzhev, 2020). Собственно прогноз выполняется по данным в глубинном масштабе и может включать несколько кубов на входе, включая кубы - результаты сейсмической инверсии и скоростной куб, полученный в процессе обработки. П..

Геомодель 2023 Машинное обучение и ИИ Добавлено: 30.09.2023