19.10.2019 г. Главная arrow Сейсмика arrow Структура земли arrow Сейсморазведка и нейрокомпьютерные методы прогноза
         
Главное меню
Главная
Новости
Блог
Ссылки
Ленты новостей
Карта сайта
Фото камней
Гостевая
Общая информация
о камнях
походы и сплавы
Кристаллография
Сейсмика
Учебные пособия
Классификации
ювелирная
Словарь Куликова
Популярно о камнях
Камень в природе
Мертвая природа
История камня
Технические
Диковинки
Люди и камни
Тяжелое серебро
Минералог-любитель
Легенды и мифы
Об алмазах
Камни-талисманы
Полезные ископаемые
Нефть
Геология
 
 
Краткие новости
Сейсморазведка и нейрокомпьютерные методы прогноза Печать E-mail
Автор Administrator   
19.01.2010 г.

В прошлом нефтяная промышленность Татарстана обеспечила высокие темпы развития экономики страны, что позволило в 1970 году впервые в Советском Союзе достигнуть 100-миллионного уровня годовой добычи нефти, который удерживался в течение 7 лет. Высокие темпы добычи нефти обусловили быстрое истощение запасов недр.

При этом опережающими темпами вырабатывались запасы высокопродуктивных залежей, выработанность которых сегодня составляет 93,3%. В связи с этим старейший в нефтегазоносном отношении регион - Республика Татарстан  испытывает в последние годы трудности, связанные с приростом запасов нефти. Величина прироста запасов нефти за счет проведения геологоразведочных работ в целом по республике за период с 1995 по 2000 годы не покрывала и половины ежегодной добычи. Такая ситуация связана с тем, что в настоящее время основные неразведанные запасы нефти в Татарстане приурочены к малоразмерным, сложнопостроенным залежам нефти. Амплитуды и размеры локальных структур, вводимых в глубокое бурение в последние годы в Татарстане, находятся на грани разрешающей способности структурной интерпретации сейсморазведки.
Метод сейсмической разведки МОГТ в последнее десятилетие является основным инструментом подготовки локальных объектов к глубокому бурению. Дело в том, что сейсморазведка, в отличие от других геофизических методов, несет прямую информацию о геологических объектах, обладая избытком информации, значительный процент которой в настоящее время не используется при интерпретации ввиду отсутствия соответствующих теоретических и программных разработок.
Вопрос расшифровки информации, заключенной в форме сейсмической записи, основанный на выявлении связи между геологическим строением изучаемой толщи и ее отображением в сейсмическом временном разрезе и параметрах отражений, а тем более количественная оценка этой связи, до конца не решен. Тем не менее, цифровая обработка сейсморазведочных данных за последнее десятилетие претерпела значительные изменения и превратилась в крупную подотрасль сейсморазведочного процесса при поисках и разведке месторождений нефти. Значительно возросло количество и разнообразие автоматизированных методик извлечения информации из сейсмических данных. Эта информация существенно повышает надежность выделения объектов, рекомендуемых к бурению. Кроме повышения точности структурных построений, необходимо использовать методы прямого прогнозирования нефтеносности, основанные на динамической обработке сейсмических сигналов. Эта тенденция заставляет пересмотреть сложившийся на практике подход к интерпретации сейсмических данных. Она вскрывает очевидное противоречие между объёмами информации, заключённой в сейсмических данных, методами структурной интерпретации и её результатами. Данное противоречие особенно очевидно в условиях роста сложности задач, решаемых сейсморазведкой. Это и переход в более сложные сейсмогеологические условия, и необходимость решения более "тонких" геологических задач, и выход на объекты неантиклинального (несводового) типа, в том числе задачи поиска и разведки локальных микрообъектов и т.п. В этих условиях стандартные результаты структурной сейсморазведки становятся явно недостаточными для решения насущных задач нефтяной геологии.
Для решения вышеуказанных проблем в ТГРУ в настоящее время используется количественный анализ сейсмических данных на основе использования нейрокомпьютерных технологий распознавания нефтепоисковых объектов. Этот метод, принцип действия которого основан на примерах, использует максимум информации, заключённой в сейсмических волновых полях. Примерами для обучения нейрокомпьютерной сети является местонахождение известных залежей нефти. Необходимо отметить, что поиск нефтеперспективных микрообъектов, находящихся на глубине 1500 метров, по сложности может быть сравним с открытием космического тела, находящегося на расстоянии в тысячи световых лет от земли. Но если сравнивать относительные размеры Вселенной и Земли, то можно утверждать, что астрофизики исследовали Вселенную на глубину не большую, чем геофизики _ недра земли. Восполнение запасов нефти в Татарстане – чрезвычайно важная народнохозяйственная задача, решение которой базируется на использовании нейрокомпьютерных технологий в сейсморазведке, обеспечивающих прирост запасов нефти за счёт поиска малоразмерных залежей нефти.
Применение технологии "Нейросейсм" при подготовки нефтеперспективных объектов к глубокому бурению позволило снизить количество пустых скважин и, как следствие, повысить эффективность геологоразведочных работ.
Сергей КУЛИКОВ

 

Добавить комментарий

:D:lol::-);-)8):-|:-*:oops::sad::cry::o:-?:-x:eek::zzz:P:roll::sigh:
Жирный Цитата


« Пред.   След. »
 
   
         
 
Design by Камни
Rambler's Top100