Табыстар:
- АИ көмегімен кеуектілікті, өткізгіштік пен резервуардың қасиеттерін болжаудағы жұмыс процесін түсіндіру мүмкіндігі
- Ұңғыманың журналын интерпретациялауда, фациялық классификацияда және өндірісті болжауда машиналық оқытуды орналастыру мүмкіндігі
- Физикалық шекаралар, ұңғымаларды сынау және белгісіздік талдауы арқылы қабаттың шығуын тексеру мүмкіндігі
Мұнай немесе газ қоймасы – жер бетінен бірнеше шақырым жерде орналасқан кеуекті тау жыныстарында ұсталған сұйықтықтардың көзге көрінбейтін қазынасы. Біз оны тікелей көре алмаймыз; Біз оны тек ұңғымалардан алатын журналдармен, керндермен, сейсмикалық көлеңкелермен және өндірістік деректермен ғана «оқимыз». Қабат сипаттамасы – бұл жанама өлшемдерден тау жынысы қанша сұйықтық ұстайтынын (кеуектілігін), сұйықтықты қаншалықты оңай шығаратынын (өткізгіштігін) және қабаттың қандай көлемді құрылым екенін қайта құру міндеті. Бұл салада AI күшті: ұңғыма журналдарын интерпретациялау, фацияларды жіктеу (жыныс түрлерінің жинақтары), кеуектілік пен өткізгіштік қатынастарын болжау және өндіріс тенденцияларын модельдеу. Бірақ резервуарлар, басқа геологиялық кен орындары сияқты, белгісіздікке толы және әрбір болжам физикалық шекаралармен, ұңғымаларды сынаумен және белгісіздік талдауымен байланыстырмай шешім қабылдауға негіз бола алмайды.
Бұл бөлімде біз қабаттарды зерттеудің үш AI аспектісін қарастырамыз: ұңғыманың журналын интерпретациялау және фациялық классификация (жыныс түрі мен журналдардан қасиеттерін алу), кеуектілік-өткізгіштік болжамы (қабат сапасын болжау) және өнімділік болжамы (болашақта ұңғыма қанша өнім береді). Мұнда да геостатистика тірек болып табылады; Ұңғымалар арасындағы кеңістікті вариограммамен және симуляциямен толтырамыз. Ескерту: мұнай-газ секторы коммерциялық тұрғыдан өте сезімтал; Барлық үлгілер анонимді және репрезентативті мәндермен зерттеледі.
Ұңғыманың журналының интерпретациясы және фациялық классификациясы
Ұңғыма бөренелері – ұңғыма бойындағы тау жынысының физикалық қасиеттерін үздіксіз өлшейтін қисық сызықтар: гамма-сәуле (балшық құрамы), меншікті кедергі (сұйықтық түрі — су/көмірсутек), тығыздық және нейтрондық (кеуектілік), дыбыстық (тау жыныстарының қаттылығы). Мұнайшы геолог осы қисықтарды бірге оқиды және әрбір тереңдікте тау жыныстары мен сұйықтықты шығарады. Бұл үлгіні тану және AI оны өте жақсы біледі: ондаған мың метр бөренелерді фацияларға дәйекті түрде сұрыптау.
Бірақ екі шектеу бар. Біріншіден, журналды интерпретациялау өлшем емес, үлгі болып табылады; Бір журнал әртүрлі фациялық интерпретацияларға ашық болуы мүмкін. Екіншіден, егер модель бір салада үйренген лог-фациялық қатынасты басқа өріске (әртүрлі тұндыру ортасы, әртүрлі диагенез) соқыр түрде ауыстырса, ол өрескел қателіктер жібереді. Сондықтан фациялық шығыс негізгі деректермен калибрленеді; Өзек - журналдың интерпретациясын жердегі шындықпен байланыстыратын якорь.
Кеңес: Фациялық үлгінің нәтижесіне сенбес бұрын, «қай ұңғымалар кернделген және бұл ұңғымалардағы үлгі қаншалықты дәл?» деп сұраңыз. сұраңыз. Дәлелдемеген фациялық бағалау қаншалықты орынды болып көрінсе де, тексерілмеген гипотеза болып табылады.
Кеуектілік және өткізгіштік: ең маңызды айырмашылық
Резервуар сапасының екі кілті кеуектілік пен өткізгіштік болып табылады және олардың арасындағы айырмашылық AI пайдаланудың маңызды сәттерінің бірі болып табылады. Кеуектілік - бұл тау жынысының бос қатынасы және оны жеткілікті дәлдікпен бөренелерден алуға болады. Өткізгіштік - бұл жыныс арқылы сұйықтықтың қаншалықты оңай ағып кетуі және бөренелерден тікелей өлшенбейтіндігі; бірақ ол жанама түрде бағаланады. Өткізгіштік кеуектіліктің кішігірім өзгерістеріне экспоненциалды түрде сезімтал және кеуек геометриясына, жарықтарға және цементтеуге байланысты.
Сондықтан машиналық оқыту арқылы өткізгіштігін болжау тартымды және қауіпті. Модель керндік ұңғымалардағы кеуектілікті және басқа журналдардан өткізгіштігін үйренеді; бірақ оның үйренетін қатынасы сол фацияға және қысым-температура жағдайына тән. Басқа литологияға немесе кернсіз ұңғымаға экстраполяция (үйренілген диапазоннан тыс жылжу) үлкен қателерге әкеледі. Өткізгіштікті бағалау кернді өлшеумен және ұңғымаларды сынаумен байланысты болуы керек (қысымның төмендеуі/толтыру сынақтары ағынның нақты әрекетін береді).
Ескерту: Өткізгіштік бағалауы «жақсы көрінетін» графикті шығарса да, ол оқу деректерінің фациялары мен қысым жағдайларынан тыс қолданылса, сенімсіз болады. Модель физикалық фактіні емес, корреляцияны үйренеді; әрқашан негізгі және ұңғымаларды сынау.
Өндірістік болжам және белгісіздік
Ұңғыманың болашақта қанша өнім беретіні қабаттың қанша сұйықтықты ұстап, беретініне байланысты. Классикалық әдістер (төмендеу қисығын талдау) өткен өндірістік үрдісті болашаққа кеңейтеді; AI бұл трендті көп ұңғымалар деректерімен байытады және көрші ұңғыма үлгілерінен үйренеді. Бірақ өндірісті болжау табиғатынан белгісіз: резервуар гетерогенді, қысым өзгереді, жұмыс жағдайлары өзгереді. Сондықтан, бір «дәл» өндірістік қисық емес, ықтималдық диапазон (төмен/орта/жоғары сценарий) ұсынылған.
Геостатистика ұңғымалар арасындағы көлемді толтыру кезінде де белгісіздік тудырады. Тізбектелген Гаусс модельдеу сияқты әдістер бір «орташа» модельден гөрі бірдей ықтимал үлгілерді шығарады; Бұл модельдердің арасындағы айырмашылық белгісіздіктің өзінде. Жасанды интеллект бұл модельдеулерді жылдамдатады және түсіндіреді; бірақ нәтижені бір санға дейін азайту белгісіздікті жасыру арқылы жалған сенімділік тудырады.
Үш шағын корпус: сандар бойынша
1-жағдай — Экстраполяция қатесі. Бір учаскедегі үш кернді ұңғымада дайындалған өткізгіштік моделі төртінші ұңғымада тамаша көрінетін болжам берді. Бірақ бұл ұңғыма сазды фацияда болды және модель мұндай аралықты ешқашан көрмеген; ұңғымаларды сынау нақты өткізгіштіктің шамамен бестен бір бөлігін құрайтынын көрсетті. Модель «жақсы көрінетін» графикпен қателесті; Ұңғыманың сынақ якорьі қатені анықтады.
2-жағдай — Фациялық калибрлеу. Бір газ кен орнында жасанды интеллект тез арада 14 ұңғыманың бөренелерін фацияға сұрыптады. Үш кернді ұңғымамен салыстырғанда, модель «таза құмтас» ретінде жіктелген аймақ шын мәнінде сынған, сапасыз қондырғы болды. Негізгі калибрлеуден кейін модель қайта оқытылды және резервуар көлемін бағалау шынайы деңгейге дейін төмендетілді.
3-жағдай – Сценарийдің адалдығы. Өндірістік болжамда модель бір қисық берді және он жылдық өндірісті тақ сандармен көрсетті. Топ дәйекті модельдеу арқылы төмен/орташа/жоғары сценарийді жасағанда, олар диапазон өте кең екенін анықтады (жоғары сценарий шамамен екі есе төмен болды). Бұл ені инвестициялық шешімде ұңғымаларды қосымша сынау қажет екенін көрсетті; Жалғыз сан бұл белгісіздікті жасырды.
Әлсіз шақыру / Күшті шақыру
Әлсіз шақыру:
Мына ұңғымалардың бөренелеріне қарап, өткізгіштігін есептеп, ұңғыма қанша өнім беретінін айт. [журнал деректері]
Күшті шақыру:
Сіздің рөліңіз: су қоймасы геологының көмекшісі. Төмендегі журналдармен өткізгіштігі мен өндірісі үшін БІР НАҚТЫ САНДЫ беру. Оның орнына: 1) Фациялық интерпретацияны жасаған кезде қандай ұңғымаларды кернмен растауға болатынын көрсетіңіз. 2) Өткізгіштік бағасын бөренелер арқылы тікелей өлшеуге болмайтынын, қандай жағдайларда (фация/қысым) жарамды болатынын және керн/ұңғыма сынау қажеттілігін түсіндіріңіз. 3) Бір ғана қисық көзге әсер етпей4) өндіру үшін төмен/орта/жоғары сценарий логикасын орнатыңыз4) нәтиже.Деректер анонимді болып табылады; Нақты өріс/компания жоқ.
Көшірілетін төрт үлгі
1) Log-facies калибрлеуді тексеру:
Фациялық классификация үшін қай ұңғымалар кернделгенін және осы ұңғымаларда модельдің дәлдігін қалай өлшеуге болатынын түсіндіріңіз. Тексерілмеген аймақтарды «тексерілмеген» деп белгілеу; Соқыр сенім артпаңыз.
2) Өткізгіштіктің валидациясы:
Өткізгіштігін болжау үшін: модель оқытылатын фация мен қысым диапазонын көрсетіңіз; Қай ұңғымалар/аймақтар осы диапазоннан тыс екенін белгілеңіз (экстраполяция). Бұл аймақтарда негізгі және ұңғымаларды сынамай, болжамға сенуге болмайтынын атап өтіңіз. Нақты сан бермеңіз.
3) Өндірістік сценарий жобасы:
Төмендеу қисығы/өндіріс деректерінен төмен, орташа, жоғары өндіріс сценарийінің логикасын белгілейді. Әрбір сценарий қандай болжамдарға негізделгенін және олардың арасындағы айырмашылықтардың нені білдіретінін түсіндіріңіз. Бірыңғай «дәл» қисық ұсынбайды.
4) Белгісіздікті модельдеуді түсіндіру:
Бірнеше бірдей ықтимал геостатистикалық модельдің нәтижесін түсіндіріңіз (мысалы, дәйекті модельдеу): көлемді бағалаудың таралуы қаншалықты кең, қай аймақ ең белгісіз және бұл белгісіздік қандай қосымша деректермен (жақсы, сейсмикалық) тарылды? Бір санға дейін азайту.
Резервуардың спецификациясы, өлшенуі және верификациясы
мүмкіндік/шығару
Оны бөренелерден өлшеуге бола ма?
AI қаупі
тексеру анкері
кеуектілік
Ақылға қонымды дәлдікпен алынған
Калибрлеу дрейфі
Өзек кеуектілігі
өткізгіштігі
Жоқ, жанама болжам
Экстраполяция қатесі
Негізгі + ұңғыма сынағы
фациялар
Түсініктеме (үлгі)
Сайттан тыс тасымалдау
негізгі анықтамасы
Сұйықтық түрі
Мен кедергіден шығарамын
қате пікір
Қысым/үлгі сынағы
Өндіріс болжамы
тренд кеңейтімі
жалған сенімділік
Сценарий + ұңғыма сынағы
Нұсқау: Резервуардағы әрбір бағалау үшін «қандай тікелей өлшеу мұны жоққа шығаруы мүмкін?» Оны айту арқылы сынап көріңіз. Кеуектілік үшін өзек, өткізгіштік үшін ұңғыма сынағы, фация үшін негізгі анықтама. Тікелей өлшеу арқылы жоққа шығаруға болмайтын болжам әлі расталған жоқ.
Жалпы қателер
- Өткізгіштікті кеуектілік ретінде қарастыру. Өткізгіштік тікелей журналдардан өлшенбейді; Экстраполяция үлкен қателер береді, негізгі/ұңғыма сынағы өте маңызды.
- Өзегі жоқ фация моделін қолдану. Өзегімен калибрленбеген фация тексерілмеген гипотеза болып табылады.
- Үйренген қарым-қатынасты басқа салаға жеткізу. Әртүрлі тұндыру ортасы және диагенез лог-сипат қатынасын өзгертеді.
- Өндірісті бір қисық сызықпен көрсету. Егер белгісіздік сценарийлермен берілмесе, инвестициялық шешім жалған сенімділікке негізделген.
- Модельдеуді орташа мәнге дейін азайту. Бірнеше үлгілер белгісіздікті көрсетеді; Оны бір санға дейін азайту ақпаратты жояды.
Қысқаша
- Су қоймасы көрінбейді; Ол журналдар, негізгі, сейсмикалық және өндірістік деректермен жанама түрде оқылады және әрбір болжамда белгісіздік бар.
- Кеуектілікті бөренелерден алуға болады; Өткізгіштік тікелей өлшенбейді, ол кернді және ұңғымаларды сынаумен біріктірілуі керек.
- Фасис классификациясы үлгі болып табылады; өзегімен калибрленбестен және алаңнан тыс тасымалданбай сенімсіз.
- Үйренген қарым-қатынас білім беру жағдайларына тән; Экстраполяция – ең көп тараған және қауіпті қате.
- Өндіріс пен көлем бір санмен емес, ықтималдық сценариймен және модельдеумен, белгісіздік анық берілген.
Қолданбалы тапсырма
Ұңғыма журналдарының анонимді жинағын (немесе өкіл мәндерін) алыңыз. Модельге "өткізгіштіктің валидациясы" үлгісімен қандай аймақтардың экстраполяция қаупі бар екенін анықтауын сұраңыз; Аймақты әдейі жаттығу ауқымынан тыс орналастыру арқылы оны ынталандыратынын тексеріңіз. Содан кейін бір қисық сызықтың орнына төмен/орта/жоғары сценарийді жасау үшін "өндіріс сценарийінің жобасы" үлгісін пайдаланыңыз және сөйлемдегі ауқымның еніне түсініктеме беріңіз.
бақылау парағы
- [ ] Мен кеуектілік пен өткізгіштік арасындағы өлшенетіндіктің айырмашылығын білемін және өткізгіштік негізгі/ұңғыма сынауын қажет етеді.
- [ ] Мен фациялық классификацияны ядромен калибрлеусіз сенімді деп санамаймын.
- [ ] Мен үйренген қатынасты басқа өріске/шартқа экстраполяциялау қаупін мойындаймын.
- [ ] Мен өндіріс пен көлемді жалғыз сандар орнына ықтималдық сценарийлерімен және модельдеумен ұсынамын.
- [ ] "Қандай тікелей өлшеу әрбір резервуар бағасын жоққа шығаруы мүмкін?" Мен оны сұрақпен тексеремін.