Взгляд сквозь трещины
Как компьютерное зрение помогает добывать нефть
Геофизические исследования скважин — важный источник информации о свойствах и состоянии горных пород, слагающих верхние слои земной коры. Такие исследования проводятся при разработке и освоении месторождений углеводородов, результат их интерпретации влияет на все последующие этапы работ.
Фото: Анатолий Жданов, Коммерсантъ
Ученые получают обширные массивы данных, ручная интерпретация которых занимает много времени. Для быстрой обработки поступающей информации и эффективного освоения месторождений углеводородов сотрудники Института физики Земли им. О. Ю. Шмидта РАН, участники программы «Научное наставничество ИФЗ РАН» Даниил Куприн и Никита Дубиня создают собственное инновационное программное обеспечение. Оно позволяет обрабатывать данные скважинных имиджеров (специальных приборов, записывающих электрическое сопротивление стенок скважины и выдающих ее изображение (имидж) для получения информации о геометрических характеристиках естественных трещин) с минимальным вмешательством оператора.
Разрабатываемое программное обеспечение основано на методах компьютерного зрения и нейронных сетях, с помощью которых выделяются естественные трещины в породах вокруг скважины. Зная характеристики трещин в нефтенасыщенных породах, можно прогнозировать, на каких глубинах приток нефти будет максимальным, в каком направлении будет проходить ее фильтрация, а также определять потенциально опасные участки скважины.
Ученые ИФЗ РАН проводят первичное тестирование, используя имеющиеся в открытом доступе данные исследовательской программы IODP, полученные в регионе желоба Нанкай на юге Японии с помощью электрического скважинного имиджера. Данные этого прибора преобразуются в изображение, которое необходимо обработать для исключения влияния ошибок записи на результат работы алгоритмов компьютерного зрения. То есть изображение переводится в оттенки серого, далее к нему применяется размытие по Гауссу.
После интерпретации данных различными методами компьютерного зрения ученые сравнивают их друг с другом. Наиболее достоверные результаты выбираются в автоматическом режиме при минимальном вмешательстве оператора в процесс автоматической интерпретации геофизических данных.
Каждая из трещин обрабатывается несколько десятков раз, и для каждого раза создается набор синусоид, описывающих конкретную трещину. Благодаря обширному массиву данных оператор получает статистические параметры, которые отображают вероятные геометрические характеристики трещины и погрешность в их определении.
Программное обеспечение ускоряет и упрощает работу оператора, которому остается только проверить корректность результатов и при необходимости внести правки.
В ближайшем будущем ученые ИФЗ РАН будут использовать собственные нейронные сети при дальнейшей разработке программного обеспечения. Обучение разработанных нейронных сетей будет проводиться с помощью специально созданных обширных наборов синтетических скважинных данных, отображающих реальные пластовые условия.