Алгоритм на базе ИИ для предсказания карты проницаемости пласта в межскважинном пространстве из сейсмических данных и с помощью результатов комплексирования
К.М. Рамазанов* (1), К.Е. Павленко (1), В.М. Дупляков (1), Д.Г. Муртазин (2), С.В. Кайгородов (3), В.С. Котежеков (4), Б.В. Белозеров (3), Е.В. Бурнаев (1), В.В. Вановский (1) (1 - Сколковский институт науки и технологий, 2 - ООО «Газпромнефть – ЦР», 3 -
Основной проблемой обучения сложных нейросетевых моделей на сейсмических данных по месторождению является отсутствие "ground truth" данных по скважинам в достаточном количестве. Мы предлагаем расширить обучающую выборку путем добавления в нее промежуточных данных комплексирования ГИСов и ГДИСов в прискважинных зонах. Также, для избежания проблемы переобучения модели, предложен метод кросс-валидации на патчах. Показано, что описанный подход позволяет выучить значимые корреляции между сейсмикой и картой проницаемости, что в целом считается непростой задачей.