Прогноз проницаемости нижнепермского карбонатного пласта I Приразломного м/я на основе гидравлических единиц потока методами машинного обучения
В.В. Караченцев* (1), М.А. Кунцевич (1), А.Е. Симаков (1), А.В. Ротару (2) (1 - ООО «Газпромнефть НТЦ», 2 - СПбГУ)
В докладе рассказываются общие сведения о Приразломном месторождении, геологическая характеристика коллектора, а также основные проблемы прогнозирования проницаемости карбонатного коллектора и методы их решения с применением алгоритмов машинного обучения. Для корректного описания связи пористость - проницаемость на основе пяти опорных скважин была проведена типизация пород с применением методики расчета гидравлических единиц потока. Для интерпретации рок типов по каждой скважине были опробованы два метода машинного обучения: алгоритм случайный лес (random forest) и нейронные сети. Результаты опробования алгоритмов представлены в данной работе. Контроль качества результатов интерпретации горизонтальных скважин проводился с применением промысловых данных и данных керна по опорным скважинам.