Қазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысыҚазақстанның мұнай-газ саласының хабаршысы2707-42262957-806XKMG Engineering10857610.54859/kjogi108576Ғылыми мақалаСейсмикалық деректерді динамикалық талдауда нейрондық желілерді пайдалануКалиевДиас Талгатович<p>руководитель группы сейсмических исследований</p>d.kaliyev@niikmg.kz«ҚМГ Инжиниринг» ЖШС200720224227342007202220072022Copyright © 2022, Kaliyev D.2022<p><em>Нейрондық желілер мен машиналық оқытуды күнделікті өмірде әр адам ұзақ уақыт бойы қолданып келеді, мүмкін әрдайым саналы түрде бола бермейді. Әлеуметтік желілер алгоритмі суретте адамдар бетін анықтайтын немесе дауыстық көмекші бізге қандайда ақпаратты іздеуге көмектесетін кезде, осы әрекеттер негізінде машиналық оқыту әдістері жатыр.</em></p> <p><em>Нейрондық желілердің алгоритмдері мұнай мен газды барлау және өндіру саласын айналып өтпеді. Бұл мақала қолданыстағы кен орны бойынша сейсмикалық деректерді талдау және геологиялық үлгіні одан әрі нақтылау және көмірсутектердің қосымша шоғырларын бөлу үшін петрофизикалық қасиеттерді болжау кезінде нейрондық желілерді қолдану мысалын көрсетуге бағытталған.</em></p> <p><em>Нейрондық желілерді қолдана отырып, петрофизикалық қасиеттерді сәтті болжаудың негізгі шарттарының бірі сызықтық емес операторды тиімді оқыту үшін ұңғыма материалын кең таңдау болып табылады. Бұл жағдайда қолданыстағы кен орнында 100-ден астам ұңғымалар болды, бұл алгоритмнің талаптарына толық сәйкес келеді. Осы әдістеме үшін тағы бір маңызды шарт ұңғымаларды сейсмикаға сапалы сейсмостратиграфиялық байланыстыру болып табылады; жұмыстардың осы кезеңі осы мақала аясында да сипатталатын болады.</em></p> <p><em>Нейрондық желіні талдаудың ерекшелігі, классикалық инверсиядан айырмашылығы, бұл жерде сейсмикалық импульс қолданылмайды: нейрондық желі ұңғымадағы бірнеше сейсмикалық жолдар мен каротаж қисығы арасындағы байланысты жақсы сипаттайтын операторды таңдайды. Бұл ерекшелік талдау уақытын қысқартуға және жоғарыда көрсетілген шарттарды сақтаған кезде жедел нәтижелер алуға мүмкіндік береді, бұл нейрондық желілер әдісін сейсмикалық деректерді динамикалық талдаудың тиімді құралы етеді.</em></p>inversionneural netswell tieseismic datawaveletинверсиянейрондық желілербайланыстырусейсмикалық деректерсейсмикалық импульсинверсиянейронные сетипривязкасейсмические данныесейсмический импульс1.Veeken P.C.H., Priezzhev I.I. Genetic Seismic Inversion Using a Non-linear, Multi-trace Reservoir Modeling Approach. – 71st EAGE Conference and Exhibition incorporating, SPE EUROPEC, 2009. DOI:10.3997/2214-4609.201400020.2.Priezzhev I.I., Veeken P.C.H. Seismic waveform classification based on Kohonen 3D neural networks with RGB visualization. – First Break, 2019, v. 37, iss. 2, pp. 37–43. DOI: https://doi.org/10.3997/1365-2397.2019012.3.Учебные материалы ПО Petrel от 18.05.2021. // Uchebnye materialy PO Petrel ot 18.05.2021. [Petrel Software Tutorial Materials dated 05/18/2021]