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). Используя только суммированные данные, представленная технология позволила оценить физические свойств пород, такие как плотность и скорость, а также рассчитать объём глинистых пород (Gyllenhammar, 2020), пористости и атрибута коллекторов (наиболее пористых песчаников). Для верификации результатов интерпретации были использованы около 300 старых скважинных данных и новые, недавно вскрывшие коллектор