Faida:
- Uwezo wa kuelezea mtiririko wa kazi katika kutabiri porosity, upenyezaji na mali ya hifadhi na AI
- Uwezo wa kuweka ujifunzaji wa mashine katika tafsiri ya kumbukumbu vizuri, uainishaji wa sura na utabiri wa uzalishaji
- Uwezo wa kuthibitisha matokeo ya hifadhi kupitia mipaka ya kimwili, upimaji wa kisima na uchambuzi wa kutokuwa na uhakika
Hifadhi ya mafuta au gesi ni hazina isiyoonekana ya maji yaliyonaswa kwenye mwamba wa porous, maili chini ya uso. Hatuwezi kuiona moja kwa moja; "Tunaisoma" tu na kumbukumbu, cores, vivuli vya seismic na data ya uzalishaji tunayopokea kutoka kwa visima. Tabia ya hifadhi ni kazi ya kuunda upya kutoka kwa vipimo hivi visivyo vya moja kwa moja ni kiasi gani cha majimaji ambacho mwamba hushikilia (porosity), jinsi inavyotoa maji kwa urahisi (upenyezaji), na ni aina gani ya muundo wa tatu-dimensional hifadhi hiyo ni. AI ina nguvu katika eneo hili: kutafsiri kumbukumbu vizuri, kuainisha nyuso (mikusanyiko ya aina za miamba), kutabiri uhusiano wa upenyezaji wa porosity, na mwelekeo wa uzalishaji wa kielelezo. Lakini hifadhi, kama nyanja zingine za kijiolojia, zimejaa kutokuwa na uhakika, na sio kila utabiri unaweza kuwa msingi wa uamuzi bila kuunganishwa na mipaka ya mwili, upimaji wa kisima na uchambuzi wa kutokuwa na uhakika.
Katika kitengo hiki tutashughulikia vipengele vitatu vya AI vya utafiti wa hifadhi: tafsiri ya kumbukumbu vizuri na uainishaji wa fasi (uchimbaji wa aina ya miamba na mali kutoka kwa magogo), utabiri wa upenyezaji wa porosity (utabiri wa ubora wa hifadhi), na utabiri wa uzalishaji (kiasi gani kisima kitatoa katika siku zijazo). Geostatistics ni uti wa mgongo hapa pia; Sisi kujaza nafasi kati ya visima na variogram na simulation. Kumbuka: sekta ya mafuta na gesi ni nyeti sana kibiashara; Sampuli zote zinasomwa na maadili yasiyojulikana na ya uwakilishi.
Ufafanuzi wa Ingia vizuri na Uainishaji wa Nyuso
Kumbukumbu za visima ni miingo ambayo hupima kila mara sifa za kimaumbile za mwamba kando ya shimo: mionzi ya gamma (yaliyomo kwenye udongo), upinzani (aina ya maji - maji/hydrocarbon), msongamano na neutroni (porosity), sonic (ugumu wa mwamba). Mwanajiolojia wa petroli husoma pinde hizi pamoja na kutoa aina ya miamba na umajimaji katika kila kina. Huu ni utambuzi wa muundo, na AI ni mzuri sana kwake: kwa mpangilio hupanga makumi ya maelfu ya mita za kumbukumbu kwenye uso.
Lakini kuna mipaka miwili. Kwanza, tafsiri ya logi ni mfano, sio kipimo; Logi sawa inaweza kuwa wazi kwa tafsiri tofauti za nyuso. Pili, ikiwa mtindo huhamisha kwa upofu uhusiano wa uso-logi ambao umejifunza katika uwanja mmoja hadi uwanja mwingine (mazingira tofauti ya uwekaji, diagenesis tofauti), hufanya makosa makubwa. Kwa hiyo, matokeo ya facies yanarekebishwa na data ya msingi; Msingi ni nanga inayounganisha tafsiri ya logi na ukweli wa msingi.
Kidokezo: Kabla ya kuamini matokeo ya muundo wa facies, uliza "ni visima vipi ambavyo vimetiwa alama na ni sahihi kiasi gani muundo katika visima hivyo?" uliza. Makadirio ya nyuso zisizothibitishwa ni dhahania ambayo haijajaribiwa, haijalishi jinsi inavyoweza kuonekana kuwa sahihi.
Porosity na Upenyezaji: Tofauti Muhimu Zaidi
Funguo mbili za ubora wa hifadhi ni porosity na upenyezaji, na tofauti kati yao ni mojawapo ya pointi muhimu zaidi za kutumia AI. Porosity ni uwiano batili wa mwamba na inaweza kutolewa kutoka kwa magogo kwa usahihi wa kuridhisha. Upenyezaji ni jinsi maji hutiririka kwa urahisi kupitia mwamba na haipimwi moja kwa moja kutoka kwa magogo; lakini inakadiriwa kwa njia isiyo ya moja kwa moja. Upenyezaji ni nyeti sana kwa mabadiliko madogo ya porosity na inategemea jiometri ya pore, nyufa na uwekaji saruji.
Ndiyo maana utabiri wa upenyezaji na kujifunza kwa mashine unavutia na ni hatari. Mfano hujifunza porosity katika visima vya msingi na upenyezaji kutoka kwa magogo mengine; lakini uhusiano unaojifunza ni maalum kwa nyuso hizo na hali hiyo ya shinikizo-joto. Kuongezewa kwa litholojia tofauti au kwa kisima kisicho na msingi (kusonga nje ya safu iliyojifunza) itasababisha makosa makubwa. Ukadiriaji wa upenyezaji lazima uhusishwe na kipimo cha msingi na upimaji wa visima (majaribio ya kushuka kwa shinikizo / uvimbe hutoa tabia halisi ya mtiririko).
Tahadhari: Hata kama makadirio ya upenyezaji yatazalisha grafu "inayoonekana vizuri", haiwezi kutegemewa ikiwa itatumika nje ya nyuso na masharti ya shinikizo la data ya mafunzo. Mfano hujifunza uwiano, sio ukweli wa kimwili; jaribu kila wakati na upimaji wa msingi na kisima.
Utabiri wa Uzalishaji na Kutokuwa na uhakika
Kiasi gani kisima kitatoa katika siku zijazo inategemea ni maji ngapi hifadhi hiyo inashikilia na kutoa. Mbinu za kitamaduni (kupungua kwa uchanganuzi wa curve) kupanua mwelekeo wa uzalishaji wa zamani katika siku zijazo; AI huboresha mtindo huu kwa data ya visima vingi na hujifunza kutoka kwa mifumo ya visima jirani. Lakini utabiri wa uzalishaji kwa asili hauna uhakika: hifadhi ni tofauti, mabadiliko ya shinikizo, hali ya uendeshaji inabadilika. Kwa hivyo, safu ya uwezekano (hali ya chini/kati/juu) imewasilishwa, sio safu moja ya uzalishaji "halisi".
Geostatistics pia hubeba kutokuwa na uhakika wakati wa kujaza kiasi kati ya visima. Mbinu kama vile uigaji mfuatano wa Gaussian hutoa miundo mingi inayowezekana kwa usawa badala ya muundo mmoja wa "wastani"; Tofauti kati ya mifano hii ni kutokuwa na uhakika yenyewe. Akili Bandia huharakisha na kufasiri masimulizi haya; lakini kupunguza matokeo hadi nambari moja hutengeneza imani ya uwongo kwa kuficha kutokuwa na uhakika.
Kesi Tatu Ndogo: Kwa Nambari
Kesi ya 1 - Hitilafu ya ziada. Mtindo wa upenyezaji uliofunzwa kwenye visima vitatu vilivyowekwa kwenye tovuti moja ulitoa utabiri ambao ulionekana kamili kwenye kisima cha nne. Lakini kisima hiki kilikuwa katika nyuso za udongo na mfano haujawahi kuona muda huu; upimaji wa visima ulionyesha upenyezaji halisi kuwa karibu moja ya tano ya makadirio. Mfano huo ulikosea sana kwa mchoro "mzuri"; Nanga ya majaribio ya kisima ilipata hitilafu.
Kesi 2 - Urekebishaji wa nyuso. Katika uwanja mmoja wa gesi, akili ya bandia ilipanga haraka magogo ya visima 14 kwenye uso. Ikilinganishwa na visima vitatu vyenye viini, eneo ambalo modeli iliainisha kama "jiwe safi la mchanga" kwa hakika lilikuwa sehemu iliyovunjika, yenye ubora wa chini. Kwa urekebishaji wa msingi, modeli ilifunzwa tena na makadirio ya kiasi cha hifadhi yaliletwa chini kwa kiwango halisi.
Kesi ya 3 - uaminifu wa hati. Katika utabiri wa uzalishaji, mtindo ulitoa curve moja na ulionyesha uzalishaji wa miaka kumi kwa idadi isiyo ya kawaida. Timu ilipounda hali ya chini/kati/juu kupitia uigaji mfuatano, iligundua kuwa masafa yalikuwa mapana sana (hali ya juu ilikuwa takriban mara mbili ya chini). Upana huu ulionyesha kuwa upimaji wa ziada wa kisima ulihitajika katika uamuzi wa uwekezaji; Nambari moja ilificha kutokuwa na hakika huku kwa hatari.
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Agizo dhaifu:
Angalia magogo haya ya kisima, hesabu upenyezaji, na uniambie ni kiasi gani kisima kitatoa. [data ya kumbukumbu]
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: Mwanajiolojia msaidizi wa hifadhi. Inatoa SINGLE EXACT NUMBER kwa upenyezaji na uzalishaji na kumbukumbu zilizo hapa chini. Badala yake:1) Eleza ni visima vipi vinavyoweza kuthibitishwa na msingi wakati wa kufanya tafsiri ya facies.2) Eleza kwamba makadirio ya upenyezaji hayawezi kupimwa moja kwa moja kutoka kwa kumbukumbu, chini ya hali gani (faci/shinikizo) itakuwa halali, na hitaji la upimaji wa msingi/kisima.3) Weka mantiki ya hali ya chini/kati/juu ya uzalishaji, isiathiri chanzo kimoja cha Orodha.4) Chanzo kimoja cha Orodha. haijulikani; Hakuna uwanja/kampuni halisi.
Violezo Vinne Vinakiliwa
1) Angalia urekebishaji wa nyuso za kumbukumbu:
Eleza ni visima vipi vilivyowekwa msingi kwa ajili ya uainishaji wa facies na jinsi tunavyoweza kupima usahihi wa modeli katika visima hivi. Weka alama kwenye maeneo ambayo hayajathibitishwa kama "hayajajaribiwa"; Usiamini kwa upofu.
2) Uthibitishaji wa upenyezaji:
Kwa utabiri wa upenyezaji: taja facies na masafa ya shinikizo ambayo mtindo umefunzwa; Weka alama kwenye visima/eneo zipi ziko nje ya masafa haya (extrapolation). Sisitiza kwamba utabiri haupaswi kuaminiwa bila majaribio ya msingi na ya kisima katika maeneo haya. Usitoe nambari kamili.
3) Rasimu ya hali ya uzalishaji:
Huanzisha mantiki ya hali ya chini, ya kati na ya juu ya uzalishaji kutoka kwa data ya utayarishaji wa kushuka. Eleza ni mawazo gani kila kisa kinatokana na nini tofauti kati yao inamaanisha. Haitoi curve moja "halisi".
4) Tafsiri isiyo na uhakika ya uigaji:
Tafsiri matokeo ya muundo wa takwimu wa kijiografia unaowezekana kwa usawa (k.m., uigaji mfuatano): ni upana gani wa usambazaji wa makadirio ya kiasi, ni eneo gani lisilo na uhakika zaidi, na kutokuwa na uhakika huku kunapunguzwa kwa data gani ya ziada (vizuri, ya tetemeko la ardhi)? Inapunguza hadi nambari moja.
Uainishaji wa Hifadhi, Upimaji na Uthibitishaji
kipengele/pato
Inaweza kupimwa kutoka kwa magogo?
Hatari ya AI
nanga ya uthibitishaji
porosity
Imetolewa kwa usahihi wa kuridhisha
Calibration drift
Core porosity
upenyezaji
Hapana, nadhani isiyo ya moja kwa moja
Hitilafu ya kuzidisha
Core + mtihani wa kisima
nyuso
Maoni (mfano)
Usafiri wa nje ya tovuti
ufafanuzi wa msingi
Aina ya kioevu
Ninaamua kutoka kwa kupinga
maoni yasiyo sahihi
Mtihani wa shinikizo / sampuli
Utabiri wa uzalishaji
ugani wa mwenendo
uhakika wa uongo
Scenario + mtihani wa kisima
Kidokezo: Kwa kila makadirio kwenye hifadhi "ni kipimo gani cha moja kwa moja kinaweza kukanusha hili?" Ijaribu kwa kusema. Msingi wa upenyo, mtihani wa kisima kwa upenyezaji, ufafanuzi wa msingi wa nyuso. Utabiri ambao hauwezi kukanushwa kwa kipimo cha moja kwa moja bado haujathibitishwa.
Makosa ya kawaida
- Kuona upenyezaji kama porosity. Upenyezaji haupimwi moja kwa moja kutoka kwa magogo; Extrapolation hutoa makosa makubwa, upimaji wa msingi / kisima ni muhimu.
- Kutumia mfano wa nyuso bila msingi. Nyuso ambazo hazijasawazishwa na msingi ni dhana isiyojaribiwa.
- Kubeba uhusiano uliojifunza hadi uwanja mwingine. Mazingira tofauti ya utuaji na diagenesis hubadilisha uhusiano wa sifa ya logi.
- Inawasilisha toleo la utayarishaji kwa kutumia curve moja. Ikiwa kutokuwa na uhakika hakupewi na hali, uamuzi wa uwekezaji unategemea uhakika wa uwongo.
- Kupunguza simulation kwa wastani. Mifano nyingi zinaonyesha kutokuwa na uhakika; Kuipunguza hadi nambari moja huharibu habari.
Kwa muhtasari
- Hifadhi haionekani; Inasomwa kwa njia isiyo ya moja kwa moja na kumbukumbu, data ya msingi, tetemeko na uzalishaji na kila utabiri hubeba kutokuwa na uhakika.
- Porosity inaweza kupatikana kutoka kwa magogo; Upenyezaji haupimwi moja kwa moja, lazima iwe pamoja na upimaji wa msingi na kisima.
- Uainishaji wa nyuso ni mfano; isiyotegemewa bila kusawazishwa na msingi na kusafirishwa nje ya tovuti.
- Uhusiano uliojifunza ni maalum kwa hali ya elimu; Extrapolation ni kosa la kawaida na la hatari.
- Uzalishaji na sauti hazijawasilishwa kwa nambari moja, lakini kwa hali ya uwezekano na uigaji, na kutokuwa na uhakika kumetolewa wazi.
Jukumu la maombi
Pata seti isiyojulikana ya kumbukumbu za visima (au maadili ya mwakilishi). Fanya modeli itambue ni maeneo gani ambayo yako katika hatari ya kuongezwa kwa kiolezo cha "uthibitisho wa upenyezaji"; Jaribu ikiwa inasisimua eneo kwa kuliweka nje ya masafa ya mafunzo kwa makusudi. Kisha, tumia kiolezo cha "rasimu ya hali ya utayarishaji" kutoa hali ya chini/wastani/juu badala ya mkunjo mmoja na utoe maoni kuhusu upana wa masafa katika sentensi.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Ninajua tofauti ya kupimika kati ya upenyo na upenyezaji na kwamba upenyezaji unahitaji majaribio ya msingi/kisimani.
- [ ] Sichukulii uainishaji wa nyuso kuwa wa kuaminika bila kuurekebisha kwa msingi.
- [ ] Ninatambua hatari ya kuongeza uhusiano uliofunzwa kwa nyanja/hali nyingine.
- [ ] Ninawasilisha toleo na sauti pamoja na matukio na uigaji unaowezekana badala ya nambari moja.
- [ ] "Ni kipimo gani cha moja kwa moja kinaweza kukanusha kila makadirio ya hifadhi?" Ninaijaribu na swali.