Автор: Кантемиров Ю.Д. , Калабин А.А.
Прогноз классов порового пространства пород нижнеберезовской подсвиты как одного из критериев локализации перспективных для разработки участков
DOI: 10.24412/2076-6785-2024-9-10-14
Аннотация
Класс порового пространства является одним из ключевых критериев оценки качества нетрадиционных пород-коллекторов нижнеберезовской подсвиты. В работе рассматривается классификация типов порового пространства пород, изученных методами растровой электронной микроскопии. Привлечение нейросетевого моделирования позволило выполнить площадной прогноз классов порового пространства на основе карт параметров, минерального состава пород, палеорельефа и современных глубин залегания изучаемых пород. Полученные результаты были использованы в рамках локализации зон повышенных перспектив в пределах отдельных месторождений, расположенных на территории Западной Сибири.
Материалы и методы
Цифровые исследования структуры порового пространства методом ФИП/РЭМ, применение машинного обучения для прогноза классов порового пространства по результатам интерпретации данных геофизических исследований скважин и картам параметров.
Ключевые слова
геофизические исследования скважин, цифровые исследования керна, поровое пространство, прогноз, нейронная сеть, карта, нижнеберезовская подсвита
Вернуться к списку статей
Аннотация
Класс порового пространства является одним из ключевых критериев оценки качества нетрадиционных пород-коллекторов нижнеберезовской подсвиты. В работе рассматривается классификация типов порового пространства пород, изученных методами растровой электронной микроскопии. Привлечение нейросетевого моделирования позволило выполнить площадной прогноз классов порового пространства на основе карт параметров, минерального состава пород, палеорельефа и современных глубин залегания изучаемых пород. Полученные результаты были использованы в рамках локализации зон повышенных перспектив в пределах отдельных месторождений, расположенных на территории Западной Сибири.
Материалы и методы
Цифровые исследования структуры порового пространства методом ФИП/РЭМ, применение машинного обучения для прогноза классов порового пространства по результатам интерпретации данных геофизических исследований скважин и картам параметров.
Ключевые слова
геофизические исследования скважин, цифровые исследования керна, поровое пространство, прогноз, нейронная сеть, карта, нижнеберезовская подсвита