Конференция Санкт-Петербург

Санкт-Петербург

"Информативная" и "малоинформативная " скважины - необходимые категории горных выработок при геологоразведочных работах на нефть и газ

А.А. Нежданов (1), В.В. Огибенин (1) (1 - ФАУ «ЗапСибНИИГГ»)

В отечественной нефтегазовой геологии сложилась довольно странная ситуация: при открытии месторождения нефти или газа все материалы, обосновывающие это, проходят сложную и многоступенчатую экспертизу в Государственной комиссии по запасам полезных ископаемых (ГКЗ), а в случае неудачи поисков – никакой экспертизы не проводится. Но в первом случае за недостоверность полученных результатов расплачивае..

Санкт-Петербург 2023 Западная Сибирь Региональная геология Добавлено: 31.05.2023

Моделирование и подбор модели среды по преломленным волнам

Ковалев А.Г.*(1) , Локтионов С.Л. (1) , Королев Е.К. (1), Шевченко А.А. (1) (1 - ООО «ПетроТрейс»)

Коррекции статических поправок посвящено много исследований. Одним из базовых подходов основан на использовании преломленных волн, наблюдаемых в первых вступлениях сейсмической записи. Данный подход включает в себя два основных шага: прослеживание первых вступлений и построение скоростной модели, на которой базируется расчет статических поправок. Существующие подходы к прослеживанию первых вступле..

Санкт-Петербург 2023 Обработка сейсмических данных Добавлено: 31.05.2023

Потенциальные нефтегазоматеринские толщи Новосибирских островов и моделирование нефтегазоносных систем западной части Восточно-Сибирского моря

П.О. Соболев* (1) (1 - ВСЕГЕИ)

Шельф Восточно-Сибирского моря — одна из самых неизученных частей арктического шельфа России. Поскольку глубоких скважин в этом районе нет, необходимо использовать геофизические методы (прежде всего МОВ) и привлекать результаты исследований на прилегающих участках суши. Поэтому результаты геологического изучения потенциальных нефтематеринских пород архипелага Новосибирские острова имеют решающее з..

Санкт-Петербург 2023 Арктика Геологическое гидродинамическое и геомеханическое моделирование Добавлено: 31.05.2023

Построение скоростной модели для глубинной миграции с использованием совместной томографии по преломленным и отраженным волнам

Р.Ю. Бояркин* (1), В.В. Голубев (3), Н.Р. Касков (2), Е.Н. Абакумов (2), А.А. Бакулин (2) (1 - ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг», 2 - ООО «Югранефтепром», 3 - OOO «Роксар Парадайм – ПО и Решения»)

В данной работе будет рассмотрен вопрос практичности применения метода построения глубинно-скоростных моделей для глубинной миграции с помощью технологии совместной томографии по преломленным и отраженным волнам. Опробование данной технологии проводилось в пакете GeoDepth (AspenTech), с использованием нового модуля Joint Reflection-Refraction Tomography, входящий в пакет прикладных программ 3D Gri..

Санкт-Петербург 2023 Обработка сейсмических данных Добавлено: 31.05.2023

Пример реализации процедуры поверхностно-согласованной корректировки амплитуд на основе факторной декомпозиции

Г.М. Митрофанов (1,2,3), Н.А. Гореявчев (1,2), Р.С. Кушнарев* (2) (1 - ИНГГ СО РАН, 2 - НГУ, 3 - НГТУ)

Используется универсальный подход при создании одной из возможных процедур коррекции сейсмических данных. Выбор для примера поверхностно-согласованной коррекции амплитуд определялся простотой данных, которые представляют собой значения RMS амплитуд. При коррекции таких данных могут быть использованы простые модели факторной декомпозиции. Также несложным является моделирование 3D данных, необходимы..

Санкт-Петербург 2023 Обработка сейсмических данных Добавлено: 31.05.2023

Метод прогноза упругих свойств по данным сейсморазведки на основе анизотропного петроупругого моделирования и нейронных сетей Колмогорова

Д.А. Данько* (1), И.И. Приезжев (1), И.О. Баюк (2), В.И. Рыжков (1) (1 - РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, 2 - Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН)

В работе описан метод прогноза упругих свойств по данным сейсморазведки на основе анизотропного петроупруго моделирования и нейронных сетей Колмогорова. В основе предлагаемого метода лежит идея использования анизотропной библиотеки синтетических сейсмических образов и соответствующих им пар упругих свойств в качестве обучающей выборки для нейронных сетей. Библиотека синтетических образов формирует..

Санкт-Петербург 2023 Машинное обучение и ИИ Нетрадиционные месторождения Добавлено: 31.05.2023

Использование Full Waveform Inversion для решения задачи уточнения глубинно-скоростной модели по преломленным волнам

П.С. Бекешко* (1), Е.М. Чуб (1), Я.В. Лаптев (1), А.Н. Сладковский (2), А.В. Бурлаков (2), А.М. Сазыкин (2), Е.А. Кучканов (3) ( 1 - ООО «ГеоПрайм»,2 - ООО «Технологическая компания Шлюмберже», 3 - ООО «РИТЭК»)

В работе представлен результат уточнения скоростной модели верхней части разреза с помощью технологии Full Waveform Inversion. Приведены результаты с использованием подхода основанного на временных задержках и минимизации целевой функции основанной на наименьших квадратах...

Санкт-Петербург 2023 Обработка сейсмических данных Добавлено: 31.05.2023

Когнитивный Геолог или как искусственный интеллект помогает строить концептуальные геологические модели

М.Е. Кубанина* (1), Л.С. Дансарунова (1), И.О. Галушко (1), З.М. Бочкова (2), О.Т. Осмоналиева (3) (1 - ООО «Цифровая Формула Доверия», 2 - ПАО «ГАЗПРОМ НЕФТЬ», 3 - ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Когнитивный Геолог представляет собой набор математических моделей, построенных на основе теоремы Байеса, который при учете введенных признаков геологических объектов позволяет рассчитывать вероятности геологических сценариев. На основе числового выражения вероятностей геологических сценариев геолог может моделировать прогнозы и формировать геологические концепции при разведке месторождений. Когни..

Санкт-Петербург 2023 Машинное обучение и ИИ Геологическое гидродинамическое и геомеханическое моделирование Добавлено: 31.05.2023

Линейная оценка чувствительности сейсмических данных к параметрам горизонтально-слоистой среды

А.Ю. Бурковский* (1) (1 - ИМ СО РАН)

Данная работа посвящена исследованию чувствительности характеристик упругих сейсмических волн к вариациям параметров слоистой геологической среды. В работе представлены алгоритм и результаты синтетического моделирования в программном комплексе «MATLAB». По результатам представленного в работе численного эксперимента можно сделать вывод, что по записям амплитуд отражённых волн в простой модели сред..

Санкт-Петербург 2023 Обработка сейсмических данных Интерпретация данных сейсморазведки Добавлено: 31.05.2023

Применение технологии Прони фильтрации при разведке и мониторинге сложных месторождений

Г.М. Митрофанов* (1,2,3), С.Н. Смолин (1) (1 - ИНГГ СО РАН, 2 - НГУ, 3 - НГТУ)

Ловушки углеводородов неструктурного типа давно изучаются геологами всего мира и играют все более существенную роль в общем объеме запасов нефти и газа. Однако обнаружить такие ловушки крайне трудно. Один из возможных методов является Прони фильтрация, основанная на разложении Прони. Она позволяет повысить разрешение во временной и спектральной области, а также получить информацию о затуханиях сиг..

Санкт-Петербург 2023 Геологическое гидродинамическое и геомеханическое моделирование Разработка месторождений Добавлено: 31.05.2023

Гидродинамическое моделирование для оценки срока жизни геотермальных месторождений в России

С.В. Зайцев (1), Т.И. Ельцов (1), Е.С. Москаленко(2), Г.С. Григорьев (3), О.Ю. Калинин (3), А.С. Мурзина (4), А.А. Волкова (4), С.Х. Куреленков* (4), Г.Ю. Шишаев (4), С.А. Янковский (4), Губин В. Е. (4) (1 - ООО «Газпромнефть-ЦР», 2 - ООО «Газпромнефть НТ

Крупные нефтедобывающие компании стремятся к диверсификации ресурсного портфеля за счет подключения альтернативных источников энергии. Потребность поиска новых источников энергии обусловлена введением новых экологических требований и стимулированием «зеленых» отраслей энергетики и общемировым трендом сокращения выбросов CO2. Согласно используемой в данной работе классификации, большая территория ..

Санкт-Петербург 2023 Геотермальная энергетика Геологическое гидродинамическое и геомеханическое моделирование Добавлено: 31.05.2023

Определение оптимального комплекса методов геологоразведочных работ для поиска геотермальных месторождений в России

С.В. Зайцев* (1), Т.И. Ельцов (1), Е.С. Москаленко (2), Г.С. Григорьев (3), О.Ю. Калинин (3), А.С. Мурзина (4), А.А. Волкова (4), С.Х. Куреленков (4), Г.Ю. Шишаев (4), С.А. Янковский (4), В.Е. Губин (4) (1 - ООО «Газпромнефть-ЦР», 2 - ООО «Газпромнефть НТ

Одним из перспективных направлений развития в нефтедобывающий компаниях является геотермальная энергетика. Потенциально, геотермальная энергия доступна в любой точке планеты, а ее ресурсы практически неисчерпаемы для человека. В последние годы нефтедобывающие компании всего мира начали активно использовать опыт разработки углеводородов для развития геотермальной энергетики. Однако, развитие методо..

Санкт-Петербург 2023 Геотермальная энергетика Добавлено: 31.05.2023

К вопросу о применимости алгоритмов машинного обучения для восстановления структурного каркаса по данным потенциальных полей

Зайцев С.В. (1), В.Д. Гулин (3), Г.С. Григорьев (2), Орлов Р.В. (1), В.В.Ананьев (4), Чепиго Л.С.(5) (1 - ООО «Газпромнефть-ЦР», 2 - ПАО «Газпром нефть», 3 - ООО «Газпромнефть-ГЕО», 4 - ООО «Газпромнефть НТЦ», 5 - ООО «Лолгео»)

Широкое распространение в геофизических кругах нашло решение задачи восстановления структурных границ по данным несейсмических методов. Повсеместное применение алгоритмов машинного обучения и относительная простота их реализации позволяет решать эту задачу с привлечением небольших ресурсов и за сравнительно короткие сроки. В открытых источниках известны уже несколько групп, занимающихся подобными ..

Санкт-Петербург 2023 Машинное обучение и ИИ Комплексирование геофизических методов Добавлено: 31.05.2023

Применение пост-стак инверсии на алгоритмах искусственного интеллекта для выделения коллекторов регионального/локального уровня на примере мега сейсмического куба Норвежского моря

А.З. Недоступов* (1), В. Калашникова (2), Р. Оверос (2), Т.Р. Шарафутдинов (1), Г.Р. Вахитова (1) (1 - ООО «ПетроТрейс Сервисиз», 2 - AO «Пре Стак Солюшинс-Гео»)

В данной работе показано эффективное геолого-геофизическое изучение региона Норвежского моря как на региональном уровне, так и на уровне месторождения через «сканирование» данных. Основой для получения успешных результатов работ послужил широкополосный «бесшовный» куб сейсмических данных, по которому была выполнена новая инверсия на основе алгоритмов искусственного интеллекта (Rune Inversion). Исп..

Санкт-Петербург 2023 Машинное обучение и ИИ Добавлено: 31.05.2023

Воробьевский терригенный комплекс западной части Рубежинского прогиба: новые данные об особенностях строения и перспективах нефтегазоносности

Н.Ю. Гребенкина*(1), А.В. Екименко (1), А.П. Вилесов (1), В.С. Леденев (2), А.С. Сидубаев (1) ( 1 - ООО «Газпромнефть НТЦ», 2 - ООО «Газпромнефть-ГЕО»)

По различным оценкам основной объем ресурсной базы Рубежинского прогиба сосредоточен в среднедевонском нефтегазоносном комплексе. Из всех потенциально продуктивных объектов этого НГК особый интерес вызывают продуктивные пласты воробьевского горизонта живетского яруса, как наиболее перспективные. Нефтегазоностность этих отложений подтверждена открытием большого числа залежей в южной части Бузулукск..

Санкт-Петербург 2023 Региональная геология Тимано-Печорский и Волго-Уральский регионы Добавлено: 31.05.2023

Показано с 46 по 60 из 115 (Страниц: 8)