Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp dự đoán đường cong khai thác dựa trên CNN-LSTM-attention
Tóm tắt
Các đường cong khai thác là một cơ sở quan trọng cho kế hoạch phát triển địa chất và khám phá trữ lượng hydrocarbon. Tuy nhiên, trong quá trình ghi log thực tế, thường xuất hiện các vấn đề như thiết bị bị hỏng, thao tác con người không chính xác và nhiễu tín hiệu, dẫn đến việc bị thiếu hoặc sai lệch dữ liệu ghi log trong một đoạn nhất định. Trong công trình này, các hệ số tương quan Pearson được tính toán dựa trên dữ liệu ghi log thực tế, cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho sự tương quan giữa các đường cong ghi log thông qua các phương pháp thống kê. Dựa trên điều này, chúng tôi đề xuất một phương pháp dự đoán đường cong ghi log bị thiếu kết hợp với cơ chế chú ý (Attention), mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron bộ nhớ ngắn dài hạn (LSTM), và thiết kế các thí nghiệm dự đoán đường cong ghi log cũng như các thí nghiệm tính toán diễn giải log. Kết quả cho thấy so với kết quả dự đoán của LSTM thông thường, sai số trung bình tuyệt đối (MAE) của mô hình CNN-LSTM-Attention giảm 57.86%, sai số căn bậc hai trung bình (RMSE) giảm 56.27%, và độ tương quan tăng 5.40%. Mô hình được xây dựng cho thấy hiệu suất xuất sắc trong việc dự đoán các đường cong ghi log. Bên cạnh đó, độ rỗng dự đoán của tầng được diễn giải bởi mô hình CNN-LSTM-Attention có sai số nhỏ hơn so với độ rỗng thực tế tính toán từ dữ liệu gốc, và đường cong dự đoán chứa đựng các đặc điểm địa chất của đường cong gốc, cho thấy phương pháp dự đoán có thể được áp dụng trong lĩnh vực diễn giải log.
Từ khóa
#đường cong ghi log #phương pháp dự đoán #CNN #LSTM #cơ chế chú ý #sai số trung bình tuyệt đối #sai số căn bậc hai trung bìnhTài liệu tham khảo
Agga A, Abbou A, Labbadi M, Houm YE, Ali IHO (2022) CNN-LSTM: an efficient hybrid deep learning architecture for predicting short-term photovoltaic power production. Electr Power Syst Res 208. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.107908
Alizadeh B, Najjari S, Kadkhodaie-Ilkhchi A (2012) Artificial neural network modeling and cluster analysis for organic facies and burial history estimation using well log data: a case study of the south pars gas field, Persian gulf. Iran Comput Geosci-uk 45:261–269. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2011.11.024
Antariksa G, Muammar R, Lee J (2022) Performance evaluation of machine learning-based classification with rock-physics analysis of geological lithofacies in Tarakan Basin. Indonesia J Petrol Sci Eng 208. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109250
Bahrpeyma F, Golchin B, Cranganu C (2013) Fast fuzzy modelling method to estimate miss-ing logs in hydrocarbon reservoirs. J Pet Sci Eng 112:310–321. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2013.11.019
Cheng C, Gao Y, Chen Y, Jiao SX, Jiang YQ, Yi JZ, Zhang L (2022) Reconstruction method of old well logging curves based on BI-LSTM model-taking Feixianguan formation in East Sichuan as an example. Coatings 12(2). https://doi.org/10.3390/coatings12020113
Gholami R, Moradzadeh A, Rasouli V, Hanachi J (2014) Shear wave velocity prediction using seismic attributes and well log data. Acta Geophysica 62(4):818–848. https://doi.org/10.2478/s11600-013-0200-7
Hadi F, Sadegh K (2016) Prediction of porosity and water saturation using pre-stack seismic attributes: a comparison of Bayesian inversion and computational intelligence methods. Comput Geosci 20(5):1075–1094. https://doi.org/10.1007/s10596-016-9577-0
He ZY, Shao HD, Zhong X, Zhao XZ (2020) Ensemble transfer CNNs driven by multi-channel signals for fault diagnosis of rotating machinery cross working conditions. Knowl-Based Syst 207. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106396
Hsieh B, Lewis C, Lin Z (2005) Lithology identification of aquifers from geophysical well logs and fuzzy logic analysis: Shui-Lin area. Taiwan Comput Geosci-uk 31(3):263–275. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2004.07.004
Huang YF, Ye XB, Hu BR, Chen LJ (2016) Equivalent crack size model for pre-corrosion fatigue life prediction of aluminum alloy 7075-T6. Int J Fatigue 88:217–226. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2016.03.035
Khan N, Rehman K (2021) Application of fuzzy logic and neural networks for porosity analysis using well log data: an example from the Chanda oil field. Northwest Pakistan Earth Sci Inform 14(4):2201–2202. https://doi.org/10.1007/s12145-021-00706-2
Liu M, Xie R, Wu S, Zhu R, Mao Z, Wang C (2018) Permeability prediction from mercury injection capillary pressure curves by partial least squares regression method in tight sandstone reservoirs. J Pet Sci Eng 169:135–145. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2018.05.020
Male F, Jensen JL, Lake LW (2020) Comparison of permeability predictions on cemented sa-ndstones with physics-based and machine learning approaches. J Nat Gas Sci Eng 77. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2020.103244
Momber AW, Buchbach S, Plagemenn P, Marquardt T (2017) Edge coverage of organic coatings and corrosion protection over edges under simulated ballast water tank conditions. Prog Org Coat 108:90–92. https://doi.org/10.1016/j.porgcoat.2017.03.016
Radwan AE, Wood DA, Radwan AA (2022) Machine learning and data-driven prediction of pore pressure from geophysical logs: a case study for the Mangahewa gas field. J Rock Mech Geotech, New Zealand. https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2022.01.012
Rolon L, Mohaghegh SD, Ameri S, Gaskari R, McDaniel B (2009) Using artificial neural networks to generate synthetic well logs. J Nat Gas Sci Eng 1:118–133. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2009.08.003
Salehi MM, Rahmati M, Karimnezhad M, Omidvar P (2017) Estimation of the non records logs from existing logs using artificial neural networks. Egypt J Pet 26(4):957–968. https://doi.org/10.1016/j.ejpe.2016.11.002
Siregar I, Niu YF, Mostaghimi P, Armstrong RT (2017) Coal ash content estimation using fuzzy curves and ensemble neural networks for well log analysis. Int J Coal Geol 181:11–22. https://doi.org/10.1016/j.coal.2017.08.003
Wang GC, Carr TR, Ju YW, Li CF (2014) Identifying organic-rich Marcellus shale lithofacies by support vector machine classifier in the Appalachian basin. Comput Geosci 64:52–60. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2013.12.002
Wang K, Ma CX, Qiao YH, Lu XJ, Hao WN, Dong S (2021) A hybrid deep learning model with 1DCNN-LSTM-attention networks for short-term traffic flow prediction. Physica A 583. https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126293
Zerrouki AA, Aifa T, Baddari K (2014) Prediction of natural fracture porosity from well log data by means of fuzzy ranking and an artificial neural network in Hassi Messaoud oil field, Algeria. J Pet Sci Eng 115:78–89. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2014.01.011
Zhang DX, Chen YT, Meng J (2018) Synthetic well logs generation via recurrent neural networks. Petrol Explor Dev+ 45(4):629–639. https://doi.org/10.1016/S1876-3804(18)30068-5
Zhang G, Wang Z, Mohaghegh S, Lin C, Sun Y, Pei S (2021) Pattern visualization and understanding of machine learning models for permeability prediction in tight sandstone reservoirs. J Pet Sci Eng 200. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.108142
Zhang XL, Sun Q, He KY, Wang ZJ, Wang J (2022) Lithology identification of logging data based on improved neighborhood rough set and AdaBoost. Earth Sci Inform 15(2):1201–1213. https://doi.org/10.1007/s12145-022-00800-z
Zhou SW, Dong DZ, Zhang JH, Zou C, Tian C, Rui Y, Liu DX, Jiao PF (2021) Optimization of key parameters for porosity measurement of shale gas reservoirs. Natural Gas Industry B 8:455–463. https://doi.org/10.1016/j.ngib.2021.08.004
Zoya H, Carlos T, William P (2012) Improved estimation of mineral and fluid volumetric concentrations from well logs in thinly bedded and invaded formations. Geophysics. https://doi.org/10.1190/geo2011-0454.1