Расширение возможностей автоматизации подготовки данных геофизических исследований скважин для интерпретации.

Аннотация

В тексте рассматривается практический опыт автоматизации подготовки и интерпретации геофизических данных скважин в петрофизике в условиях роста объёмов информации и высокой нагрузки на специалистов. Показано, что существенная часть трудозатрат связана не с анализом, а с рутинной подготовкой и структурированием данных ГИС, часто представленных в виде разрозненных и дублирующих LAS-файлов.

Описан разработанный набор скриптов на языке Python для среды Techlog и автономного использования, предназначенный для автоматического отбора, стандартизации и объединения каротажных кривых в единый рабочий датасет. Решение основано на использовании настраиваемого словаря формата JSON и алгоритмов кластеризации без обучения (DBSCAN) для корректного выделения интервалов исследований и сопоставления данных по глубине. Показано, что такой подход существенно упрощает контроль качества, увязку кривых и последующую интерпретацию.

Приведены результаты апробации алгоритма на крупной базе данных, включающей порядка 130 скважин, что позволило в сжатые сроки сформировать полноценную рабочую базу для интерпретации. Дополнительно описана реализация интерпретационного скрипта с фиксацией параметров петрофизических моделей в формате JSON, обеспечивающая воспроизводимость и прозрачность расчетов.

Отдельное внимание уделено работе с данными LWD в процессе бурения. Рассмотрены ограничения существующих программных решений и предложен подход к поэтапной загрузке, нормировке, контролю качества и интерпретации данных по мере их поступления. Показано, что автоматизация этих процедур позволяет сократить время реакции при геонавигации и выборе решений по заканчиванию скважин, что особенно критично при бурении горизонтальных стволов в узких продуктивных интервалах.

Похожие материалы

• Возрастание роли использования метода гидроразведки залежей в современных условиях
• Источники и эволюция изотопного состава серы сульфидов Хараелахского и Пясино-Вологочанского интрузивов (Норильский рудный район)
• Управление качественными показателям рудопотока на основе имитационного моделирования
• Математическая модель формирования пластовых месторождений урана при смешении флюидов разного состава