Использование кластерного анализа и аппарата искусственных нейронных сетей при интерпретации данных геофизических исследований скважин

Abstract

Methods of the cluster analysis and artificial neural networks implemented in Schlumberger Techlog software modules were used for processing and interpretation of data on wells from the Verkhnechonskoe Oil and Gas Condensate Field. It was demonstrated that clusterization of data allows for significant improvement in reliability and accuracy of lithotype determinations as well as porosity and permeability of rocks.

Методы кластерного анализа и искусственных нейронных сетей, реализованные в модулях программного комплекса Techlog компании Schlumberger, использованы для обработки и интерпретации данных по скважинам одного из объектов Верхнечонского нефтегазового месторождения. Показано, что кластеризация данных позволяет заметно повысить надежность и достоверность определения литотипов, а также пористости и проницаемости пород.