Details

Title Автоматизация процедуры построения моделей геонавигации, адаптированных под данные каротажа в процессе бурения: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_04 «Математическое моделирование процессов нефтегазодобычи»
Creators Пальчиковская Наталия Александровна
Scientific adviser Ле-Захаров Александр Аневич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Imprint Санкт-Петербург, 2022
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects Алгоритмы ; Компьютерное моделирование ; геонавигация ; геонавигационная модель ; горизонтальные скважины ; построение геологических разрезов ; geosteering ; geosteering model ; horizontal wells ; construction of geological section
UDC 004.421 ; 004.94
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 01.04.03
Speciality group (FGOS) 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-512
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Record key ru\spstu\vkr\20810
Record create date 4/3/2023

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Тема выпускной квалификационной работы: «Автоматизация процедуры построения моделей геонавигации, адаптированных под данные каротажа в процессе бурения». Исходная модель геонавигации содержит неопределенности, которые выражаются в несоответствии модельных данных вдоль скважины реальным данным. Тогда специалисты-геонавигаторы посредством специализированного программного обеспечения вручную корректируют структуру разреза так, чтобы синтетические и реальные данные соответствовали друг другу. Однако ручная настройка - это трудоемкий и долгий процесс, поэтому вопрос об автоматизации процедуры корректировки структуры является актуальным. В результате проведенной работы был разработан алгоритм (так называемый автоадаптатор), который самостоятельно осуществляет настройку геологического разреза. В основе реализованного автоадаптатора лежит алгоритм на графах, при этом разрез представляется в виде взвешенного ориентированного графа, строение которого определяет вид итоговой модели. Инструмент оснащен дополнительным функционалом, позволяющим получать результат с учетом требований пользователя к итоговой модели, и поддерживает режим настройки в реальном времени. Алгоритм был успешно протестирован на данных месторождений и показал свою эффективность: автоадаптатор избавляет специалиста от длительной настройки разреза вручную, зачастую достигается более точное совпадение каротажной и синтетической кривых по сравнению с ручной корректировкой.

The subject of the graduate qualification work is «Automation of the construction of geosteering models adapted for logging while drilling (LWD) data». Original geosteering model contains uncertainty that is reflected in the discrepancy between the model data along the horizontal well and the actual logs. Then, geosteering specialists manually correct the structure of the section using specialized software so that the log and the synthetic curve built by sampling along the well match. However, it is a laborious and time-consuming process, thus the automation of geosteering models construction adapted for logging while drilling (LWD) data is relevant nowadays. This work introduces an algorithm (called autoadapter), which automatically corrects the structure of the geological section. The developed software is based on a graph algorithm and original model presents as a weighted directed graph, which defines the final geological section. The algorithm has additional functions that allow to set the user's requirements to the final model. The algorithm also supports matching while drilling.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print
Internet Authorized users SPbPU
Read Print
Internet Anonymous

Access count: 4 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics