Прогнозирование упругих свойств среды по данным ГИС и сейсморазведки с применением кластерного анализа на нейронных сетях

Совместное использование информаций о продольных и поперечных волнах при обработке и интепретации сейсмических данных 2Д/3Д позволяет более точно прогнозировать нефтегазонасыщение геологического разреза. Предлагается метод прогнозирования двумерной тонкослоистой модели среды по скоростям поперечных волн, с использованием данных ГИС и результатов сейсмической инверсии 2Д профиля. Прогнозирование скоростей осуществляется сначала кластеризацией пород среды со схожими физическими параметрами по нейронным сетям данных ГИС вдоль ствола скважины. При кластеризации используется информация по различным видам каротажа скважин, в.т.ч. скоростей продольных и поперечных волн, эффективных давлений, литологии пород и др. Затем в выделенных кластерах осуществляется «обучение» по нейронным сетям, используя данные ГИС. 2Д данные двумерных моделей скорости продольных волн, плотностей, давлений, положения кластеров и стратиграфических комплексов, априорной модели скоростей поперчных волн, рассчитанной по эмпирическим зависимостям с применением нейронной сети используются для прогноза двумерной тонкослоистой модели среды. На основе этих двумерных моделей, рассчитываются различные глубинные разрезы упругих параметров среды в.т.ч. коэффициент Пуассона.