Нейросетевой алгоритм прогнозирования свойств пластов в межскважинном пространстве для уточнения геологического и гидродинамического моделирования: выпускная квалификационная работа магистра
| Title: | Нейросетевой алгоритм прогнозирования свойств пластов в межскважинном пространстве для уточнения геологического и гидродинамического моделирования: выпускная квалификационная работа магистра |
|---|---|
| Publisher Information: | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2025. |
| Publication Year: | 2025 |
| Subject Terms: | прогнозирование свойств пластов в межскважинном пространстве, нейросетевой алгоритм, predicting reservoir properties in interwell space, refine geological and hydrodynamic modeling, уточнение геологического и гидродинамического моделирования, neural network algorithm |
| Description: | Данная работа посвящена рассмотрению известных способов прогнозирования свойств в межскважинном пространстве при построении геологической модели, рассмотрение основных проблем при построении. В результате работы разработан нейросетевой алгоритм прогнозирования ГИС, РИГИС в межскважинном пространстве, проведено апробирование на нескольких месторождениях, проведено апробирование с адаптацией геологической и гидродинамической моделью и проведен прогнозный расчет с целью оценки влияния прогнозных ГИС на характер работы скважин в модели. This work examines existing methods for predicting properties in interwell space when constructing a geological model and discusses the main modelling challenges. As a result of the study, a neural network algorithm was developed for predicting well log and reservoir properties in interwell space. The algorithm was tested on several oilfields, validated with adjustments to the geological and hydrodynamic models, and used for predictive calculations to assess the impact of predicted well logs on well performance in the model. |
| Document Type: | Other literature type |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.18720/spbpu/3/2025/vr/vr25-4014 |
| Accession Number: | edsair.doi...........6d51e65c306c6bf3e71869d742485d17 |
| Database: | OpenAIRE |
Be the first to leave a comment!