Введение 17
1.Общая информация о месторождении 19
1.1 Особенности разработки месторождения N 20
1.2 Обзор геолого-геофизических характеристик месторождения 20
2. Литературный обзор и описание методов и достижений проводимых
исследований по теме работы 24
2.1. Вариограммы 24
2.2. Преобразование Фурье 26
2.3. Методология DTW 27
2.4. Практическое применение методов DTW и Фурье 31
3. Реализация подхода на основе алгоритмов DTW и преобразования
Фурье. Методы визуализации данных 34
4. Выявление нестационарностей 38
5. Анализ результатов интерпретации 40
6. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение ....41
6.1. Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения
исследований с позиций ресурсоэффективности и ресурсосбережения 41
6.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования 41
6.1.2 Анализ конкурентных технических решений 42
6.1.3 SWOT-анализ 45
6.2 Формирование плана и графика разработки ИР 47
6.2.1 Определение этапов, трудоемкости работ и разработка графика Гантта
6.3 Планирование и формирование бюджета научных исследований 48
6.4 Определение ресурсной, финансовой, бюджетной, социальной и
экономической эффективности исследования 50
7. Социальная ответственность 54
7.1. Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности 55
7.2 Производственная безопасность 57
7.3 Вредные факторы 58
7.3.1 Анализ и расчёт уровня освещённости 58
7.3.2 Микроклимат 60
7.3.3 Ионизирующие излучения 62
7.3.4 Психосоматические аспекты работы 63
7.4 Вредные факторы 64
7.4.1 Поражение электрическим током 64
7.4.2 Статическое электричество 66
7.4.3 Короткое замыкание 66
7.5 Экологическая безопасность 67
7.6 Безопасность в чрезвычайных ситуациях 68
Заключение 70
Список использованных источников 71
Приложение А 76
Приложение Б 90
Настоящая выпускная квалификационная работа посвящена исследованию проблемы кластеризации кривых каротажа с использованием двух алгоритмов: DTW (Dynamic Time Warping) и преобразования Фурье и последующему анализу полученных данных.
Знаки различия, необходимые для сравнения кривых, определяли путем применения этих двух методов и последующего анализа. На основе выделенных признаков произошло разделение на группы - кластеры. Таким образом, решена задача применения рассматриваемых алгоритмов в процессе анализа сходства совокупности результатов геофизических исследований скважин (ГИС) по 134 скважинам с последующим анализом обоснования полученных результатов.
Объектом исследования являются геофизические данные 281 скважины месторождения N в Западной Сибири.
Целью работы являлась разработка методики, с помощью которой возможно районирование месторождений в зависимости от их геологического строения с использованием алгоритмов DTW и преобразования Фурье.
Для достижения поставленной цели было необходимо решить следующие научные задачи:
1) провести ознакомление с геологическим строением месторождения, выбранного для анализа. Произвести анализ данных, предоставленных для работы;
2) провести анализ алгоритмов кластеризации;
3) реализовать подход на основе алгоритмов DTW (Dynamic Time Warping) и преобразования Фурье для данных ГИС;
4) провести поиск алгоритмов машинного обучения для кластеризации;
5) данные на основе найденных различий;
6) найти способ визуализации результатов кластеризации;
7) проанализировать результаты и объяснить особенности свойств зональности при использовании алгоритмов DTW и преобразования Фурье;
8) рассмотреть подходы практической реализации машинного обучения в процессе оценки и группировки данных ГИС;
9) выявить и учесть нестационарности полученных данных;
10) провести оценку экономической эффективности предложенной методики;
11) подвести итог по результатам работы.
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что разработанная методика — это не только теоретическое предположение, но и возможность практического применения для различных задач нефтяной промышленности.
Этот подход может быть использован как геологами, так и разработчиками нефти. Метод использует последние разработки в области машинного обучения, а также совершенно новые разработанные подходы, позволяющие решать сложные задачи.
В результате исследования была достигнута поставленная цель: проведено исследование на основе методики использования двух алгоритмов, что позволяет путем обработки определенного банка данных получать наиболее достоверные результаты о распределении свойств в поле раздел на рассмотрении.
По результатам проделанной работы можно сделать следующие выводы:
1. Использование комбинации двух алгоритмов позволяет значительно сократить время обработки данных ГИС и дать объективную картину распределения свойств на поле.
2. При работе с алгоритмами DTW и преобразованием Фурье стоит учитывать их слабые стороны и вносить дополнительные коррективы в программу для последующей корректной оценки данных.
3. Алгоритмы могут использоваться для расчета и сравнения разного количества параметров, что облегчает работу инженеров.
4. Необходимо учитывать статистические погрешности, которые могут быть связаны с особенностью геологического строения месторождения или особенность работы прописанного кода, так как это может привести к не объективным результатам.
При последующей доработке рассматриваемой программы рекомендуется ее использование для анализа и сравнения данных ГИС.
