Лаборатория Приезжева

Решения

IPLab предлагает программное обеспечение по предсказанию параметров продуктивности нефтегазовых формаций.  Программное обеспечение OOO "Лаборатория Приезжева" может быть преставлено в виде плагинов для Petrel и/или в виде программного пакета IP_Seismic с возможностью импорта/экспорта данных в форматах совместимых с Petrel.

В настоящее время, мы предлагаем бесплатное опробование предлагаемых технологий на данных заказчика. Первый проект может быть выполнен бесплатно с целью демонстрации эффективности предлагаемых нами решений.

Краткое описание модулей программного комплекса IP_Seismic

Пакет программ IP_Seismic включает следующие модули:

Модули ввода вывода

SEGY loader – ввод сейсмических данных в формате SEGY,
LAS loader – ввод скважинных данных в формате LAS,
Excel wells loader - ввод скважинных данных в формате Excel,
Excel points atrribute loader - ввод данных пространственных точек с атрибутами  в формате Excel,
 ASCII points loader - ввод данных пространственных точек с атрибутами  в формате ASCII,
Surface ASCII loader - ввод данных пространственных сеток 2D с атрибутами  в формате ASCII,
XYZ loader - ввод данных пространственных сеток с атрибутами  в формате XYZ,
Well Marker loader - ввод данных маркеров на скважинах  в формате Petrel ASCII,
Time Depth log loader- ввод данных “время -глубина” на скважинах  в формате ASCII,
SEGY export – вывод сейсмических данных в формате SEGY,
Surface export – вывод данных сеток 2D с атрибутами,
Points export – вывод данных точек с атрибутами.

Модули работы с 2D атрибутами (с набором карт)

Maсhine Learning surface property prediction – модуль для прогноза эффективных параметров по набору 2D атрибутов (набор карт) на основе линейной регрессии, регрессии на основе нейронных сетей, ACE регрессии, Random Forest регрессии, Nearest Neighbor регрессии, регрессии на основе нейронных сетей c произвольными функциями активации.  На входе – несколько карт с сейсмическими атрибутами (например нарезки амплитуд в пласте) и набор точек пластопересечения с прогнозным параметром (эффективные толщины, средняя пористость, накопленная добыча, …). Результат – несколько карт с прогнозами среднего значения, P10, P50, P90 и разброс прогноза (стандартное отклонение).

Surface_Factor_Analysis – модуль вычисления независимых факторов по набору 2D атрибутов (набор карт) на основе 1) технологии Autoencoder - «узкого горлышка»; и 2) метода главных компонент PCA (principal component analysis). Может использоваться для выделения зон трещиноватости. На входе – несколько карт с сейсмическими атрибутами (нарезки амплитуд в пласте). Результат – несколько карт с независимыми компонентами (факторами).

SOM classification– модуль классификации набора карт с учетом скользящего окна на основе алгоритма само-организующихся карт SOM (self-organized mapping by Kohonen) с использованием 1D, 2D и 3D конфигурации нейронных сетей Кононена. На входе – несколько карт с сейсмическими атрибутами (нарезки амплитуд в пласте). Результат – одна или несколько карт с результатами классификации.

Calculator for surface propertiesмногострочной калькулятор на базе c# с доступом к данным в скользящем окне. На входе – несколько карт с сейсмическими атрибутами (нарезки амплитуд в пласте) Результат – одна карта с результатами вычислений.

Модули работы с сейсмическими кубами

Модули работы с сейсмическими кубами позволяют получать в качестве результата виртуальные кубы. Такие кубы сохраняют только алгоритм вычисления и появляются мгновенно. При визуализации по разрезу происходит вычисление только тех трасс, которые находятся близко к разрезу и поэтому можно очень быстро визуализировать результат, без вычисления всего куба. Также есть возможность коррекции «на лету» параметров расчета с быстрой визуализацией, что позволяет выполнять быстрый подбор параметров на разрезе с визуализацией скважинных кривых.

Maсhine Learning cube prediction– модуль для прогноза эффективных параметров по набору сейсмических кубов (полные, угловые суммы) на основе линейной регрессии, регрессии на основе нейронных сетей, Random Forest регрессии, регрессии на основе нейронных сетей c произвольными функциями активации. На входе один или несколько кубов (угловые и азимутальные суммы, любые кубы с атрибутами) и несколько скважин с прогнозными кривыми. Можно задать кровлю и подошву пласта для ограничения прогноза. Результат – виртуальные кубы с прогнозными параметрами, прогнозами среднего значения, P10, P50, P90 и разброс прогноза (стандартное отклонение).

Poststack seismic inversion – модуль инверсионных построений для оценки акустического импеданса на основе классических инверсионных алгоритмов с использованием сейсмического импульса или на основе извлечения статистического импульса отдельно для каждой трассы.  Модуль также включает Coloured Inversion (простая инверсия) и спектральное выравнивание сейсмического куба. На входе один сейсмический куб (полная сумма). Импульс извлекается автоматически с каждой трассы. Результат – виртуальный куб с AI с возможность оперативного изменения параметров.

AVO_seismic inversion – модуль инверсионных построений на основе совместного использования набора угловых кубов до суммирования для вычисления AI, Vp/Vs, density на основе уравнений Aki, Richаrds с вычислением в спектральной области. На входе  - набор угловых кубов, импульс извлекается автоматически с каждой трассы. Можно задать низкочастотную модель. Результат – виртуальные кубы с AI, Vp/Vs, density с возможность оперативного изменения параметров. 

AVOAZ_seismic inversion  – модуль инверсионных построений на основе совместного использования набора угловых и азимутальных кубов до суммирования для вычисления AI, Vp/Vs, density, и показатели азимутальной неоднородности  с вычислением в спектральной области. Результат – виртуальные кубы с AI, Vp/Vs, density, и показатели азимутальной неоднородности density с возможность оперативного изменения параметров.  (Только для опробования - не готово к коммерческому использованию) 

Seismic_Factor_Analysis – модуль вычисления независимых факторов по набору 3D атрибутов (набор кубов) на основе технологии 1) Autoencoder - «узкого горлышка»; и 2) метода главных компонент PCA (principal component analysis). Может использоваться для выделения зон трещиноватости. Результат – несколько виртуальных кубов с ортогональными компонентами.

Cubes classification – модуль 3Д классификации по набору сейсмических кубов на основе алгоритма SOM (self-organized map) с использованием 1D, 2D и 3D конфигурации нейронных сетей Кононена и RGB визуализацией результатов. Результат – виртуальные кубы результатами классификации.

Seismic facies analysis – модуль для выделения сейсмофаций по форме сейсмического сигнала в изучаемом пласте, использующий для классификации объёмный сигнал (суб-куб - несколько трасс).  В качестве алгоритма для классификации используется алгоритм SOM (self-organized map) с использованием 1D, 2D и 3D конфигурации нейронных сетей Кононена и RGB визуализацией результатов. Результат – набор карт с  результатами классификации.

Calculator for cubesмногострочной калькулятор на базе c# с доступом к данным в скользящем окне (включен пример процедуры для вычисления куба когерентности и вычисления кубов для спектральной декомпозиции). Результат – виртуальный куб с результатами вычисления.

Calculator for well logsмногострочной калькулятор на базе c# для вычисления новых кривых на скважине с доступом к данным в скользящем окне. Результат – новая кривая с результатами вычисления.

Модули работы с точечными данными

Maсhine Learning cube prediction– модуль для прогноза эффективных параметров по набору атрибутов на основе линейной регрессии, регрессии на основе нейронных сетей, Random Forest регрессии, регрессии на основе нейронных сетей c произвольными функциями активации.  Результат – новый атрибут с прогнозными параметрами.

Модули работы с гравимагнитными данными

Layers gravy-mag modeling and inversionмодуль моделирования и инверсии гравимагнитных данных на основе 3D послойной модели.  Инверсия позволяет корректировать плотность или положения границ слоев с учётом модели ограничений.

Express gravy-mag modeling and inversion - модуль моделирования и инверсии гравимагнитных данных на основе 3D модели в форме куба SEGY.

Визуализация

Модули визуализации включают окна с визуализацией карт, разрезов по линиям или по кросс линиям.

Рис. 1. Пример интерфейса программного комплекса IP_Seismic.

Рис 2. Пример сейсмического разреза исходный (выше) и с выравниванием по
заданному горизонту (ниже).
Есть визуализация RGB карт, и RGB разрезов (смешивание цветов красного,
зеленого и синего для трех кубов (реальных или виртуальных) или трех карт.

 

Рис 3. Пример RGB карты.

Рис 4. Пример RGB разреза.

 

Имеется возможность рисовки графиков (кросс плотов) и гистограмм.

 

        

Рис 5. Пример кросс плотов.

 

 

Top