Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods
An important problem in the search for oil and gas fields is the ability to predict key petrophysical properties such as porosity, permeability, etc. Along with traditional regression analysis, neural network methods and deep learning technologies are becoming increasingly common. All of them requir...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/309312 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Geofizicheskiy Zhurnal |
Репозитарії
Geofizicheskiy Zhurnal| _version_ | 1856543613330128896 |
|---|---|
| author | Vyzhva, Serhiy Gozhyk, Andriy Shabatura, Oleksandr Onyshchuk, Viktor Onyshchuk, Dmytro Onyshchuk, Ivan |
| author_facet | Vyzhva, Serhiy Gozhyk, Andriy Shabatura, Oleksandr Onyshchuk, Viktor Onyshchuk, Dmytro Onyshchuk, Ivan |
| author_sort | Vyzhva, Serhiy |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2025-06-09T11:23:56Z |
| description | An important problem in the search for oil and gas fields is the ability to predict key petrophysical properties such as porosity, permeability, etc. Along with traditional regression analysis, neural network methods and deep learning technologies are becoming increasingly common. All of them require verification of the efficiency of the petrophysical model, i.e. the ability to correctly predict the desired value with the least errors based on selected sets of independent petrophysical data.
The object of study was samples of Lower Carboniferous sandstones of deep horizons (interval 4931—5879 m) from 14 wells of promising formations of the northwestern part of the Dnipro-Donetsk Basin (Bakumivska, Zorkivska, Voloshkivska, Komyshnyanska, Chervonozavodska, Lutsenkivska, Piskivska and Chervonolutska areas). Nine families of geological and petrophysical characteristics were used as independent search features, for which effective approximations of multiple regression were obtained, and their informative weight was determined. In total, 38 empirical regression equations were obtained that can be used to predict the key reservoir characteristics of terrigenous reservoir rocks (effective porosity, permeability, residual water saturation, etc.).
The residual water saturation ratio and effective porosity are traditionally effectively predicted by a simple linear regression model using petrodensity, petroelectric, petro-velocity and geochemical attributes. Carbonate and structural features can only be used in a piecewise linear regression model for predicting the residual water saturation factor. All these regression equations usually have small errors.
Practical analysis of the behavior of the composition features indicates the importance of using Na2O, TiO2 and Fe2O3 oxides, which most likely convey the influence of mineralized solutions, chemical composition of the cement aggregate and films on the surface of mica minerals — siderite, iron oxides-hydroxides and ore mineral.
Three families of features in the predictive model of the residual water saturation coefficient: petrodensity, carbonate content, and structural, give a close value of the critical point of the predictive response (kc.v=0.39), which is probably critical for these terrigenous reservoirs, since this value indicates the limit of impact of conditional bound water.
The authors have formed regression relationships in all selected models between all families of traits and the permeability coefficient. It was found that the use of a nonlinear regression model significantly increases the level of its reliability compared to the reliability of traditional linear models. For example, the geochemical predictors in the linear regression model for predicting effective porosity have a low value of the explained variance (75 %), which is on the verge of statistical reliability. At the same time, the SVM provides a reliable correlation of geochemical characteristics and permeability at the level of 90 %; the active role of SiO2, sodium and chlorine was established.
All implementations of linear regression models of the porosity parameter in reservoir conditions and the proportion of supercapillary pores in the total volume of voids have increased and/or high modeling errors, except for the family of petroelectric and geochemical features.
The preliminary results showed that neural network and deep learning methods outperform traditional regression analysis in terms of prediction accuracy and can effectively cope with uncertainty in test results, making it one of the most effective tools for petrophysical modeling and prediction. |
| first_indexed | 2025-07-17T11:14:26Z |
| format | Article |
| id | journalsuranua-geofizicheskiy-article-309312 |
| institution | Geofizicheskiy Zhurnal |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-09-17T09:26:50Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | journalsuranua-geofizicheskiy-article-3093122025-06-09T11:23:56Z Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods Практичний зміст елементів петрофізичної моделі теригенних пісковиків-колекторів нафти і газу в методах нейронних мереж, глибинного навчання та регресії Vyzhva, Serhiy Gozhyk, Andriy Shabatura, Oleksandr Onyshchuk, Viktor Onyshchuk, Dmytro Onyshchuk, Ivan петрофізика теригенні колектори нафти і газу множинна регресія машинне навчання нейронні мережі petrophysics terrigenous oil and gas reservoirs multiple regression machine learning neural networks An important problem in the search for oil and gas fields is the ability to predict key petrophysical properties such as porosity, permeability, etc. Along with traditional regression analysis, neural network methods and deep learning technologies are becoming increasingly common. All of them require verification of the efficiency of the petrophysical model, i.e. the ability to correctly predict the desired value with the least errors based on selected sets of independent petrophysical data. The object of study was samples of Lower Carboniferous sandstones of deep horizons (interval 4931—5879 m) from 14 wells of promising formations of the northwestern part of the Dnipro-Donetsk Basin (Bakumivska, Zorkivska, Voloshkivska, Komyshnyanska, Chervonozavodska, Lutsenkivska, Piskivska and Chervonolutska areas). Nine families of geological and petrophysical characteristics were used as independent search features, for which effective approximations of multiple regression were obtained, and their informative weight was determined. In total, 38 empirical regression equations were obtained that can be used to predict the key reservoir characteristics of terrigenous reservoir rocks (effective porosity, permeability, residual water saturation, etc.). The residual water saturation ratio and effective porosity are traditionally effectively predicted by a simple linear regression model using petrodensity, petroelectric, petro-velocity and geochemical attributes. Carbonate and structural features can only be used in a piecewise linear regression model for predicting the residual water saturation factor. All these regression equations usually have small errors. Practical analysis of the behavior of the composition features indicates the importance of using Na2O, TiO2 and Fe2O3 oxides, which most likely convey the influence of mineralized solutions, chemical composition of the cement aggregate and films on the surface of mica minerals — siderite, iron oxides-hydroxides and ore mineral. Three families of features in the predictive model of the residual water saturation coefficient: petrodensity, carbonate content, and structural, give a close value of the critical point of the predictive response (kc.v=0.39), which is probably critical for these terrigenous reservoirs, since this value indicates the limit of impact of conditional bound water. The authors have formed regression relationships in all selected models between all families of traits and the permeability coefficient. It was found that the use of a nonlinear regression model significantly increases the level of its reliability compared to the reliability of traditional linear models. For example, the geochemical predictors in the linear regression model for predicting effective porosity have a low value of the explained variance (75 %), which is on the verge of statistical reliability. At the same time, the SVM provides a reliable correlation of geochemical characteristics and permeability at the level of 90 %; the active role of SiO2, sodium and chlorine was established. All implementations of linear regression models of the porosity parameter in reservoir conditions and the proportion of supercapillary pores in the total volume of voids have increased and/or high modeling errors, except for the family of petroelectric and geochemical features. The preliminary results showed that neural network and deep learning methods outperform traditional regression analysis in terms of prediction accuracy and can effectively cope with uncertainty in test results, making it one of the most effective tools for petrophysical modeling and prediction. Важливою проблемою в пошуках нафтогазових родовищ є здатність прогнозувати ключові петрофізичні властивості, такі як пористість, проникність та ін. Поряд із традиційним регресійним аналізом все більшого поширення набувають нейромережеві методи та технології глибинного навчання. Всі вони потребують перевірки ефективності петрофізичної моделі, тобто здатності правильно та із найменшими похибками передбачати шукану величину за обраними сукупностями незалежних петрофізичних даних. Об’єктом вивчення були зразки нижньокарбонових пісковиків глибоких горизонтів (інтервал 4931—5879 м) із 14 свердловин перспективних формацій північно-західної частини Дніпровсько-Донецької западини (Бакумівська, Зорківська, Волошківська, Комишнянська, Червонозаводська, Луценківська, Пісківська та Червонолуцька площі). Незалежними пошуковими ознаками виступали дев’ять родин геолого-петрофізичних характеристик, для яких отримано ефективні апроксимації множинної регресії, а також встановлено їх інформативну вагу. Всього отримано 38 емпіричних регресійних рівнянь, які можна використати для прогнозу ключових колекторських характеристик теригенних порід-колекторів (ефективної пористості, проникності, залишкового водонасичення тощо). Коефіцієнт залишкового водонасичення та ефективна пористість традиційно ефективно прогнозуються найпростішою лінійною регресійною моделлю за допомогою петрогустиних, петроелектричних, петрошвидкісних та геохімічних ознак. Карбонатні і структурні ознаки можуть бути використані лише в кусково-лінійній регресійній моделі прогнозування коефіцієнта залишкового водонасичення. Всі зазначені регресійні рівняння зазвичай мають незначні похибки. Практичний аналіз поведінки ознак складу вказує на важливість використання оксидів Na2O, TiO2 та Fe2O3, які швидше за все передають вплив мінералізованих розчинів, хімічного складу агрегату цементу та плівок на поверхні слюдистих мінералів — сидериту, оксидів-гідроксидів заліза та рудного мінералу. Три родини ознак у прогнозній моделі коефіцієнта залишкового водонасичення: петрогустинні, вмісту карбонатів та структурні, дають близьке значення критичної точки прогнозного відклику (kз.в=0,39), яке, імовірно, є критеріальним для даних теригенних колекторів, оскільки це значення вказує на межу впливу умовно-з’вязаної води. Авторами сформовано регресійні залежності в усіх обраних моделях між усіма родинами ознак і коефіцієнтом проникності. Встановлено, що в разі застосування нелінійної регресійної моделі значно підвищується рівень її достовірності порівняно з достовірністю традиційних лінійних моделей. Наприклад, геохімічні показники-предиктори у лінійній регресійній моделі прогнозу ефективної пористості мають невисоку, на межі статистичної достовірності, величину поясненої дисперсії (75 %). Водночас SVM забезпечує надійну кореляцію геохімічних ознак і проникності на рівні 90 %; при цьому встановлено активну роль SiO2, натрію та хлору. Всі реалізації лінійних регресійних моделей параметра пористості в пластових умовах та частки надкапілярних пор у загальному обсязі пустот несуть підвищені і/або високі похибки моделювання, за винятком родини петроелектричних й геохімічних ознак. Попередні результати показали, що нейромережеві методи і методи глибинного навчання перевершують традиційний регресійний аналіз з точки зору точності прогнозування, вони можуть ефективно справлятися з невизначеністю в результатах випробувань, що робить його одним із найефективніших інструментів для петрофізичного моделювання і прогнозування. S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine 2025-06-09 Article Article application/pdf https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/309312 10.24028/gj.v47i3.309312 Geofizicheskiy Zhurnal; Vol. 47 No. 3 (2025) Геофизический журнал; Том 47 № 3 (2025) Геофізичний журнал; Том 47 № 3 (2025) 2524-1052 0203-3100 uk https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/309312/321191 Copyright (c) 2025 Serhiy Vyzhva, Andriy Gozhyk, Oleksandr Shabatura, Viktor Onyshchuk, Dmytro Onyshchuk, Ivan Onyshchuk https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |
| spellingShingle | petrophysics terrigenous oil and gas reservoirs multiple regression machine learning neural networks Vyzhva, Serhiy Gozhyk, Andriy Shabatura, Oleksandr Onyshchuk, Viktor Onyshchuk, Dmytro Onyshchuk, Ivan Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods |
| title | Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods |
| title_alt | Практичний зміст елементів петрофізичної моделі теригенних пісковиків-колекторів нафти і газу в методах нейронних мереж, глибинного навчання та регресії |
| title_full | Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods |
| title_fullStr | Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods |
| title_full_unstemmed | Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods |
| title_short | Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods |
| title_sort | practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods |
| topic | petrophysics terrigenous oil and gas reservoirs multiple regression machine learning neural networks |
| topic_facet | петрофізика теригенні колектори нафти і газу множинна регресія машинне навчання нейронні мережі petrophysics terrigenous oil and gas reservoirs multiple regression machine learning neural networks |
| url | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/309312 |
| work_keys_str_mv | AT vyzhvaserhiy practicalcontentoftheelementsofpetrophysicalmodelofterrigenoussandstonesoilandgasreservoirsinneuralnetworksdeeplearningandregressionmethods AT gozhykandriy practicalcontentoftheelementsofpetrophysicalmodelofterrigenoussandstonesoilandgasreservoirsinneuralnetworksdeeplearningandregressionmethods AT shabaturaoleksandr practicalcontentoftheelementsofpetrophysicalmodelofterrigenoussandstonesoilandgasreservoirsinneuralnetworksdeeplearningandregressionmethods AT onyshchukviktor practicalcontentoftheelementsofpetrophysicalmodelofterrigenoussandstonesoilandgasreservoirsinneuralnetworksdeeplearningandregressionmethods AT onyshchukdmytro practicalcontentoftheelementsofpetrophysicalmodelofterrigenoussandstonesoilandgasreservoirsinneuralnetworksdeeplearningandregressionmethods AT onyshchukivan practicalcontentoftheelementsofpetrophysicalmodelofterrigenoussandstonesoilandgasreservoirsinneuralnetworksdeeplearningandregressionmethods AT vyzhvaserhiy praktičnijzmístelementívpetrofízičnoímodelíterigennihpískovikívkolektorívnaftiígazuvmetodahnejronnihmerežglibinnogonavčannâtaregresíí AT gozhykandriy praktičnijzmístelementívpetrofízičnoímodelíterigennihpískovikívkolektorívnaftiígazuvmetodahnejronnihmerežglibinnogonavčannâtaregresíí AT shabaturaoleksandr praktičnijzmístelementívpetrofízičnoímodelíterigennihpískovikívkolektorívnaftiígazuvmetodahnejronnihmerežglibinnogonavčannâtaregresíí AT onyshchukviktor praktičnijzmístelementívpetrofízičnoímodelíterigennihpískovikívkolektorívnaftiígazuvmetodahnejronnihmerežglibinnogonavčannâtaregresíí AT onyshchukdmytro praktičnijzmístelementívpetrofízičnoímodelíterigennihpískovikívkolektorívnaftiígazuvmetodahnejronnihmerežglibinnogonavčannâtaregresíí AT onyshchukivan praktičnijzmístelementívpetrofízičnoímodelíterigennihpískovikívkolektorívnaftiígazuvmetodahnejronnihmerežglibinnogonavčannâtaregresíí |