Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж
Наведено обмеження використання кривої природних потенціалів спонтанної поляризації (ПС) під час проведення комплексної поточкової інтерпретації даних геофізичних досліджень свердловин. Запропоновано способи підвищення інформативності та вертикальної роздільної здатності методу завдяки використанню...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Геоінформатика |
|---|---|
| Дата: | 2010 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
2010
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/95645 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж / О.М. Карпенко, Г.Л. Башкіров, О.В. Маковець // Геоінформатика. — 2010. — № 1. — С. 33-38. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-95645 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Карпенко, О.М. Башкіров, Г.Л. Маковець, О.В. 2016-03-01T15:45:50Z 2016-03-01T15:45:50Z 2010 Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж / О.М. Карпенко, Г.Л. Башкіров, О.В. Маковець // Геоінформатика. — 2010. — № 1. — С. 33-38. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. 1684-2189 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/95645 550.832 : 552.5 Наведено обмеження використання кривої природних потенціалів спонтанної поляризації (ПС) під час проведення комплексної поточкової інтерпретації даних геофізичних досліджень свердловин. Запропоновано способи підвищення інформативності та вертикальної роздільної здатності методу завдяки використанню технології створення штучних нейронних мереж. Наведено результати дослідження отриманої синтетичної кривої ПС (αПС) з підвищеною диференціацією, вказано напрями її застосування – літологічне розчленування, оцінка глинистості у поточковому режимі інтерпретації в теригенних типах розрізів свердловин з поширенням по¬ліміктових піщано-алевритових порід. Рассмотрены ограничения использования кривой естественных потенциалов спонтанной поляризации (ПС) при проведении комплексной поточечной интерпретации данных геофизических исследований скважин. Предложены способы повышения информативности и вертикальной разрешающей способности метода при использовании технологии создания искусственных нейронных сетей. Приведены результаты исследования полученной синтетической кривой ПС (αПС) с повышенной дифференциацией, указаны направления ее применения – литологическое расчленение, оценка глинистости в поточечном режиме интерпретации в терригенных типах разрезов скважин с распространением полимиктовых песчано-алевритовых пород. It is considered the restriction of use of the natural potential logs SP during the complex pointwise interpretation of well-logging data. The ways of increase of the self-descriptiveness and resolution ability of well-logging by the use of technology of the artificial neuron networks are offered. The results of the synthetic curve SP (alpha-SP) research with the heightened differentiation are given; ways of its application are indicated – the lithologic dismemberment, estimation of clayness during the pointwise interpretation in the terrigenous types of the well profile with the silty micaceous sandstones distribution. uk Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України Геоінформатика Оптимізація пошуку скупчень вуглеводнів Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж Повышение разрешающей способности методов геофизических исследований скважин путем применения искусственных нейронных сетей Increase of Well-Logging Resolution Ability by Application of the Artificial Neuron Networks Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж |
| spellingShingle |
Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж Карпенко, О.М. Башкіров, Г.Л. Маковець, О.В. Оптимізація пошуку скупчень вуглеводнів |
| title_short |
Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж |
| title_full |
Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж |
| title_fullStr |
Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж |
| title_full_unstemmed |
Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж |
| title_sort |
підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж |
| author |
Карпенко, О.М. Башкіров, Г.Л. Маковець, О.В. |
| author_facet |
Карпенко, О.М. Башкіров, Г.Л. Маковець, О.В. |
| topic |
Оптимізація пошуку скупчень вуглеводнів |
| topic_facet |
Оптимізація пошуку скупчень вуглеводнів |
| publishDate |
2010 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Геоінформатика |
| publisher |
Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Повышение разрешающей способности методов геофизических исследований скважин путем применения искусственных нейронных сетей Increase of Well-Logging Resolution Ability by Application of the Artificial Neuron Networks |
| description |
Наведено обмеження використання кривої природних потенціалів спонтанної поляризації (ПС) під час проведення комплексної поточкової інтерпретації даних геофізичних досліджень свердловин. Запропоновано способи підвищення інформативності та вертикальної роздільної здатності методу завдяки використанню технології створення штучних нейронних мереж. Наведено результати дослідження отриманої синтетичної кривої ПС (αПС) з підвищеною диференціацією, вказано напрями її застосування – літологічне розчленування, оцінка глинистості у поточковому режимі інтерпретації в теригенних типах розрізів свердловин з поширенням по¬ліміктових піщано-алевритових порід.
Рассмотрены ограничения использования кривой естественных потенциалов спонтанной поляризации (ПС) при проведении комплексной поточечной интерпретации данных геофизических исследований скважин. Предложены способы повышения информативности и вертикальной разрешающей способности метода при использовании технологии создания искусственных нейронных сетей. Приведены результаты исследования полученной синтетической кривой ПС (αПС) с повышенной дифференциацией, указаны направления ее применения – литологическое расчленение, оценка глинистости в поточечном режиме интерпретации в терригенных типах разрезов скважин с распространением полимиктовых песчано-алевритовых пород.
It is considered the restriction of use of the natural potential logs SP during the complex pointwise interpretation of well-logging data. The ways of increase of the self-descriptiveness and resolution ability of well-logging by the use of technology of the artificial neuron networks are offered. The results of the synthetic curve SP (alpha-SP) research with the heightened differentiation are given; ways of its application are indicated – the lithologic dismemberment, estimation of clayness during the pointwise interpretation in the terrigenous types of the well profile with the silty micaceous sandstones distribution.
|
| issn |
1684-2189 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/95645 |
| citation_txt |
Підвищення роздільної здатності методів геофізичних досліджень свердловин за застосування штучних нейронних мереж / О.М. Карпенко, Г.Л. Башкіров, О.В. Маковець // Геоінформатика. — 2010. — № 1. — С. 33-38. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT karpenkoom pídviŝennârozdílʹnoízdatnostímetodívgeofízičnihdoslídženʹsverdlovinzazastosuvannâštučnihneironnihmerež AT baškírovgl pídviŝennârozdílʹnoízdatnostímetodívgeofízičnihdoslídženʹsverdlovinzazastosuvannâštučnihneironnihmerež AT makovecʹov pídviŝennârozdílʹnoízdatnostímetodívgeofízičnihdoslídženʹsverdlovinzazastosuvannâštučnihneironnihmerež AT karpenkoom povyšenierazrešaûŝeisposobnostimetodovgeofizičeskihissledovaniiskvažinputemprimeneniâiskusstvennyhneironnyhsetei AT baškírovgl povyšenierazrešaûŝeisposobnostimetodovgeofizičeskihissledovaniiskvažinputemprimeneniâiskusstvennyhneironnyhsetei AT makovecʹov povyšenierazrešaûŝeisposobnostimetodovgeofizičeskihissledovaniiskvažinputemprimeneniâiskusstvennyhneironnyhsetei AT karpenkoom increaseofwellloggingresolutionabilitybyapplicationoftheartificialneuronnetworks AT baškírovgl increaseofwellloggingresolutionabilitybyapplicationoftheartificialneuronnetworks AT makovecʹov increaseofwellloggingresolutionabilitybyapplicationoftheartificialneuronnetworks |
| first_indexed |
2025-11-25T22:52:43Z |
| last_indexed |
2025-11-25T22:52:43Z |
| _version_ |
1850575368753250304 |
| fulltext |
33ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2010, ¹ 1
 îñòàíí³ ðîêè ñïîñòåð³ãàºòüñÿ ï³äâèùåíèé
³íòåðåñ äî øòó÷íèõ íåéðîííèõ ìåðåæ (ØÍÌ),
ÿê³ óñï³øíî âèêîðèñòîâóþòü ï³ä ÷àñ äîñë³äæåíü ó
ð³çíèõ ãàëóçÿõ íàóêè, ³ íàñàìïåðåä öå ïîâ’ÿçàíå ç
ìîæëèâ³ñòþ ìîäåëþâàòè äóæå ñêëàäí³ çàëåæíîñò³.
Çàóâàæèìî ùî ØÍÌ íåë³í³éí³ çà ñâîºþ ïðèðî-
äîþ ³ ëåãêî ñïðàâëÿþòüñÿ ç “ïðîêëÿòòÿì ðîçì³ð-
íîñò³”, ÷åðåç ÿêå íåìຠìîæëèâîñò³ ìîäåëþâàòè
ë³í³éí³ çâ’ÿçêè çà âåëèêî¿ ê³ëüêîñò³ çì³ííèõ. Êð³ì
òîãî, ØÍÌ ïðîñò³ ó âèêîðèñòàíí³ ³ ¿õ ìîæíà â÷è-
òè íà ïðèêëàäàõ.
ϳä ÷àñ ðîçâ’ÿçàííÿ çàäà÷ ³íòåðïðåòàö³¿ äàíèõ
ÃÄÑ, ÿê ïðàâèëî, òî÷íèé òèï çâ’ÿçêó ì³æ âõîäà-
ìè ³ âèõîäàìè íåâ³äîìèé. ØÍÌ äຠçìîãó âñòà-
íîâèòè òèï çâ’ÿçêó â ðåæèì³ àáî êåðîâàíîãî íà-
â÷àííÿ, àáî ñàìîíàâ÷àííÿ. ØÍÌ ìîæóòü
ðîçï³çíàâàòè çíà÷óù³ çì³íí³, òîìó äî àíàë³çó
âêëþ÷àþòü äàí³, çíà÷óù³ñòü ÿêèõ ñóìí³âíà àáî
íåâ³äîìà ¿õíÿ ³íôîðìàòèâí³ñòü.
Çäåá³ëüøîãî íåéðîííó ìåðåæó âèêîðèñòîâó-
þòü, ÿêùî íåâ³äîìèé òî÷íèé òèï çâ’ÿçê³â ì³æ çà-
ëåæíèìè ³ íåçàëåæíèìè çì³ííèìè, – ÿêáè â³í
áóâ â³äîìèé, òî ìîæíà áóëî á ìîäåëþâàòè çâ’ÿçîê
áåçïîñåðåäíüî é îïèñóâàòè éîãî ôóíêö³îíàëüíîþ
çàëåæí³ñòþ. ²íøà ñóòòºâà îñîáëèâ³ñòü íåéðîííèõ
ìåðåæ ïîëÿãຠâ òîìó, ùî çàëåæí³ñòü ì³æ âõîäîì
³ âèõîäîì âñòàíîâëþþòü ³ âäîñêîíàëþþòü ó ïðî-
öåñ³ íàâ÷àííÿ ìåðåæ³. Äëÿ íàâ÷àííÿ íåéðîííèõ
ìåðåæ çàñòîñîâóþòü àëãîðèòìè äâîõ òèï³â (ð³çí³
òèïè ìåðåæ âèêîðèñòîâóþòü ð³çí³ òèïè íàâ÷àí-
íÿ): êåðîâàíå (“íàâ÷àííÿ ç â÷èòåëåì”) ³ íåêåðîâà-
íå (“áåç â÷èòåëÿ”). Íàé÷àñò³øå çàñòîñîâóþòü íà-
â÷àííÿ ç â÷èòåëåì.
Äëÿ êåðîâàíîãî íàâ÷àííÿ ìåðåæ³ êîðèñòóâà÷
ìຠï³äãîòóâàòè íàá³ð íàâ÷àëüíèõ äàíèõ. Öèìè
äàíèìè º ïðèêëàäè âõ³äíèõ äàíèõ ³ â³äïîâ³äíèõ ¿ì
âèõ³äíèõ. Ìåðåæó â÷àòü âñòàíîâëþâàòè çâ’ÿçîê
ì³æ ïåðøèìè ³ äðóãèìè. Ïîò³ì íåéðîííó ìåðåæó
â÷àòü çà äîïîìîãîþ òîãî àáî ³íøîãî àëãîðèòìó êå-
ðîâàíîãî íàâ÷àííÿ (íàéâ³äîì³øèì ç íèõ º ìåòîä
çâîðîòíîãî ïîøèðåííÿ, çàïðîïîíîâàíèé Rumelhart
et al., 1986), çà ÿêîãî íàÿâí³ äàí³ âèêîðèñòîâóþòü
äëÿ êîðåãóâàííÿ âàãîâèõ êîåô³ö³ºíò³â ³ ãðàíè÷íèõ
çíà÷åíü ìåðåæ³ òàê, ùîá ì³í³ì³çóâàòè ïîìèëêó
ïðîãíîçó íà íàâ÷àëüí³é ìíîæèí³. ßêùî ìåðåæà
íàâ÷åíà äîáðå, âîíà íàáóâຠçäàòíîñò³ ìîäåëþâàòè
íåâ³äîìó ôóíêö³þ, ùî ïîâ’ÿçóº çíà÷åííÿ âõ³äíèõ
³ âèõ³äíèõ çì³ííèõ, ³ çãîäîì òàêó ìåðåæó ìîæíà
âèêîðèñòîâóâàòè äëÿ ïðîãíîçóâàííÿ â ñèòóàö³¿,
êîëè âèõ³äí³ çíà÷åííÿ íåâ³äîì³ (â³äñóòí³).
ØÍÌ ó ö³ëîìó ñò³éê³ äî øóì³â. Ïðîòå ó ö³º¿
ñò³éêîñò³ º ìåæà – âèêèäè, òîáòî “óðàãàíí³” çíà-
÷åííÿ äåÿêî¿ çì³ííî¿, ìîæóòü ñïîòâîðèòè ðåçóëü-
òàò íàâ÷àííÿ. Ó òàêèõ âèïàäêàõ íàéë³ïøå ïîñòà-
ðàòèñÿ âèÿâèòè ³ âèäàëèòè ö³ âèêèäè (àáî
âèäàëèâøè â³äïîâ³äí³ ñïîñòåðåæåííÿ, àáî ïåðå-
òâîðèâøè âèêèäè â ïðîïóùåí³ äîïóñòèì³ çíà÷åí-
íÿ). Íàïðèêëàä, ó ðàç³ çàñòîñóâàííÿ äàíèõ ãåî-
ô³çè÷íèõ äîñë³äæåíü ñâåðäëîâèí (ÃÄÑ) ñë³ä
âèêîíàòè ïîïåðåäíþ ô³ëüòðàö³þ ñèãíàë³â.
Íà öåé ÷àñ óæå ìîæíà ââàæàòè, ùî â òåõíîëî-
ã³ÿõ îáðîáêè òà ³íòåðïðåòàö³¿ ãåîô³çè÷íèõ äàíèõ
ØÍÌ ìàþòü âñå á³ëüøå ³ á³ëüøå ïðèõèëüíèê³â.
Ïðàãìàòè÷íèé ï³äõ³ä – îòðèìàííÿ ÿê³ñíî¿ êîðèñíî¿
³íôîðìàö³¿ ÿêíàéøâèäøå çà íàÿâíîñò³ ì³í³ìóìó äà-
íèõ ó ñêëàäíèõ ãåîëîãî-ãåîô³çè÷íèõ óìîâàõ – äî-
âîë³ ÷àñòî ñóïåðå÷èòü òðàäèö³éíèì ñõåìàì ³íòåð-
ïðåòàö³éíîãî ïðîöåñó, êîëè âñÿ ïîñë³äîâí³ñòü ä³é
îáðîáêè äàíèõ ìຠ´ðóíòóâàòèñü íà òåîðåòè÷íèõ
ðîçðàõóíêàõ, äåòåðì³í³ñòñüêèõ (òåîðåòè÷íèõ) àáî
ñòîõàñòè÷íèõ (ð³âíÿííÿ ðåãðåñ³¿, íàïðèêëàä) ìî-
äåëÿõ. ßêðàç òóò, çà â³äñóòíîñò³ íàä³éíèõ, ñòàí-
äàðòíèõ ³íòåðïðåòàö³éíèõ ìîäåëåé, äëÿ ØÍÌ –
øèðîêå ïîëå çàñòîñóâàííÿ. Ïðàêòè÷íî âñ³ âåëèê³
ÓÄÊ 550.832 : 552.5
ϲÄÂÈÙÅÍÍß ÐÎÇIJËÜÍί ÇÄÀÒÍÎÑÒ²
ÌÅÒÎIJ ÃÅÎÔ²ÇÈ×ÍÈÕ ÄÎÑ˲ÄÆÅÍÜ ÑÂÅÐÄËÎÂÈÍ
ÇÀ ÇÀÑÒÎÑÓÂÀÍÍß ØÒÓ×ÍÈÕ ÍÅÉÐÎÍÍÈÕ ÌÅÐÅÆ
© Î.Ì. Êàðïåíêî1, Ã.Ë. Áàøê³ðîâ2, Î.Â. Ìàêîâåöü1, 2010
1Êè¿âñüêèé íàö³îíàëüíèé óí³âåðñèòåò ³ìåí³ Òàðàñà Øåâ÷åíêà, Êè¿â, Óêðà¿íà
2 Äåðæàâíå ï³äïðèºìñòâî “Íàóêàíàôòîãàç”, Êè¿â, Óêðà¿íà
It is considered the restriction of use of the natural potential logs SP during the complex pointwise interpretation of well-
logging data. The ways of increase of the self-descriptiveness and resolution ability of well-logging by the use of technology
of the artificial neuron networks are offered. The results of the synthetic curve SP (alpha-SP) research with the heightened
differentiation are given; ways of its application are indicated – the lithologic dismemberment, estimation of clayness during
the pointwise interpretation in the terrigenous types of the well profile with the silty micaceous sandstones distribution.
Keywords: well survey, terrigenous strata, geological information value, resolution, artificial neural networks, synthetic log curve.
34 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2010, ¹ 1
çàêîðäîíí³ ãåîô³çè÷í³ êîìïàí³¿, ÿê³ ðîçðîáëÿþòü
âëàñíå ïðîãðàìíå çàáåçïå÷åííÿ äëÿ ³íòåðïðåòàö³¿
ðåçóëüòàò³â äîñë³äæåíü, âèêîðèñòîâóþòü íåéðîíî-
ìåðåæåâ³ òåõíîëî㳿. Íàéïðîñò³øà ³ òðèâ³àëüíà çà-
äà÷à äëÿ çàñòîñóâàííÿ ØÍÌ – â³äíîâëåííÿ ãåî-
ô³çè÷íî¿ ³íôîðìàö³¿ çà ³íøèìè äàíèìè, êîëè çà
ïåâíèõ ïðè÷èí âîíà íå áóëà çàðåºñòðîâàíà íà
ä³ëÿíö³ äîñë³äæåíü [1]. Ó ïðîìèñëîâ³é ãåîô³çèö³
ïåðñïåêòèâè çàñòîñóâàííÿ ØÍÌ çíà÷í³, ³ ìîæíà
âæå íàâåñòè íèçêó ïðèêëàä³â [2–5].
Âëàñòèâ³ñòü ØÍÌ â³äíîâëþâàòè ³íôîðìàö³þ
çà ³íøèìè äàíèìè ìîæíà äîâîë³ øèðîêî âèêîðèñ-
òîâóâàòè ï³ä ÷àñ ðîçâ’ÿçàííÿ ïðèêëàäíèõ çàäà÷
ïðîìèñëîâî¿ ãåîô³çèêè. Äàë³ éòèìåòüñÿ ïðî íîâèé
ï³äõ³ä äî ï³äâèùåííÿ ðîçä³ëüíî¿ çäàòíîñò³ ³, íàâ³òü,
³íôîðìàòèâíîñò³ êàðîòàæíèõ êðèâèõ çâè÷àéíèõ
ìåòîä³â ÃÄÑ.
Ìåòîä ñïîíòàííî¿ ïîëÿðèçàö³¿ (ÏÑ) âõîäèòü
äî ñòàíäàðòíîãî é òèïîâîãî êîìïëåêñ³â ãåîô³çè÷-
íèõ äîñë³äæåíü íàôòîãàçîâèõ ñâåðäëîâèí. Ïðîñòî-
òà çàïèñó, ÷èñëåíí³ òåîðåòè÷í³ òà ïðèêëàäí³ ðîç-
ðîáêè ùîäî ³íòåðïðåòàö³¿ äàíèõ ìåòîäó ÏÑ
óñêëàäíåí³ ÷èííèêàìè, ÿê³ çàâàæàþòü éîãî åôåê-
òèâíîìó çàñòîñóâàííþ. Îäèí ç ãîëîâíèõ ÷èí-
íèê³â – ìàëà âåðòèêàëüíà ðîçä³ëüíà çäàòí³ñòü ìå-
òîäó, ùî ïðèçâîäèòü äî ñóòòºâèõ îáìåæåíü
ñòîñîâíî éîãî âèêîðèñòàííÿ ³íøèìè ìåòîäàìè
ÃÄÑ çà ïîòî÷êîâî¿ êîìïëåêñíî¿ ³íòåðïðåòàö³¿.
Á³ëüø³ñòü ñòàíäàðòíèõ ìåòîä³â êàðîòàæó ìàþòü
çíà÷íî êðàù³ õàðàêòåðèñòèêè âåðòèêàëüíî¿ ðîç-
ä³ëüíî¿ çäàòíîñò³. Ïîïðàâêè ν â ïîêàçè ÏÑ çà îá-
ìåæåíó òîâùèíó ïëàñòà ç óðàõóâàííÿì â³äíîøåí-
íÿ òîâùèíè ïëàñòà äî ä³àìåòðà ñâåðäëîâèíè
c
h
d
ðîçðàõîâàí³ äëÿ ³äåàëüíèõ óìîâ – êîëè òîâùèíè
ïîð³ä, ùî âì³ùóþòü ïëàñò, ïðÿìóþòü äî íåñê³í÷åí-
íîñò³, à ïèòîì³ åëåêòðè÷í³ îïîðè ïëàñòà, âì³ñíèõ
ïîð³ä, ³ ñâåðäëîâèíè îäíàêîâ³. Íà öåé ÷àñ àíàë³-
òè÷í³ ðîçâ’ÿçêè çàäà÷ äëÿ îòðèìàííÿ ïîä³áíèõ ïî-
ïðàâîê ìàþòü äîñèòü îáìåæåíå ïðàêòè÷íå çàñòîñó-
âàííÿ. Ðîçðàõóíêîâ³ òàáëèö³ àáî íîìîãðàìè äëÿ
âèçíà÷åííÿ âåëè÷èíè ν, ùî îòðèìàí³ ìîäåëþâàí-
íÿì ð³çíèõ ñèòóàö³é çà äîïîìîãîþ åëåêòðî³íòåãðà-
òîð³â, òàêîæ ðîçðîáëåí³ ëèøå äëÿ äåÿêèõ ïåâíèõ
ãåîëîãî-ãåîô³çè÷íèõ óìîâ êîíêðåòíèõ íàôòîïðî-
ìèñëîâèõ ðàéîí³â [6]. Êð³ì òîãî, äëÿ ðîçðàõóíê³â
ñòàòè÷íèõ çíà÷åíü àìïë³òóäè ÏÑ ñë³ä çíàòè ïèòî-
ìèé åëåêòðè÷íèé îï³ð ïëàñòà, ³íêîëè – çîíè ïðî-
íèêíåííÿ ô³ëüòðàòó ïðîìèâíî¿ ð³äèíè â ïëàñò [7].
Òàêèì ÷èíîì, ðåàëüíèé ãåîëîã³÷íèé ðîçð³ç óçäîâæ
ñòîâáóðà íàôòîãàçîâî¿ ñâåðäëîâèíè ïðàêòè÷íî íå
äຠçìîãè ïðîâåñòè óòî÷íåííÿ òà êîðåãóâàííÿ çà-
ðåºñòðîâàíî¿ êîíô³ãóðàö³¿ êðèâî¿ ìåòîäó ÏÑ ó
áóäü-ÿê³é äîâ³ëüíî îáðàí³é òî÷ö³ ïðîñòîðó.
Ç òåî𳿠ìåòîäó [8] â³äîìî, ùî â óìîâàõ òåðè-
ãåííîãî ðîçð³çó íàôòîãàçîâèõ ñâåðäëîâèí ïîòåí-
ö³àëè ÏÑ ïåðåâàæíî ôîðìóþòüñÿ çà ðàõóíîê äè-
ôóç³éíî-àäñîðáö³éíî¿ ñêëàäîâî¿, ÿêó âèçíà÷àþòü
çà ð³çíèöåþ êîíöåíòðàö³é ñîëåé ó ñâåðäëîâèí³
òà ïëàñòîâ³é âîä³, â³äíîñíîþ ãëèíèñò³ñòþ ïîðî-
äè, ñï³ââ³äíîøåííÿì ïèòîìèõ åëåêòðè÷íèõ
îïîð³â ïëàñòà ³ âì³ñíèõ ïîð³ä (äèâ. âèùå), ì³íå-
ðàëüíèì ñêëàäîì öåìåíòó. Öÿ ñïðîùåíà õàðàêòå-
ðèñòèêà âïëèâó ÷èííèê³â ôîðìóº ãåîëîã³÷í³ çàâ-
äàííÿ, ÿê³ º òèïîâèìè äëÿ çàñòîñóâàííÿ
âêàçàíîãî ìåòîäó, à ñàìå îö³íêó ì³íåðàë³çàö³¿
ïëàñòîâî¿ âîäè, âèçíà÷åííÿ êîåô³ö³ºíò³â îá’ºìíî¿
ãëèíèñòîñò³ òà ïîðèñòîñò³.
Ðîçãëÿíåìî, ÿê êîðåëþþòü äàí³ ìåòîäó ÏÑ ç
äàíèìè ³íøèõ ìåòîä³â òèïîâîãî êîìïëåêñó ÃÄÑ
íà ïðèêëàä³ ñâåðäëîâèíè íàôòîãàçîâîãî ðîäîâè-
ùà Ñóááîò³íà, ïðîäóêòèâí³ â³äêëàäè ÿêîãî ñêëà-
äåí³ òîíê³ì ïåðåøàðóâàííÿì ãëèíèñòèõ ³ ï³ùà-
íî-àëåâðèòîâèõ ïëàñò³â ³ ïðîøàðê³â. Äëÿ
ç³ñòàâëåííÿ äàíèõ ð³çíèõ ìåòîä³â áóëè âèêîíàí³
ðåòåëüíå óâ’ÿçóâàííÿ òà ïîïåðåäíº çãëàäæóâàííÿ
êðèâèõ ³ç âèùîþ ðîçä³ëüíîþ çäàòí³ñòþ çà ñïîñî-
áîì óñåðåäíåííÿ ó â³êí³ êîâçàííÿ çàâøèðøêè 1,2;
2,0 ³ 2,8 ì (ðèñ.1, òàáë.1). Ç òèïîâîãî êîìïëåêñó
ÃÄÑ âèáðàíî: ÃÊ, êàâåðíîìåòð³þ, ÍÃÊ, ÁÊ,
ÁÌÊ, ÀÊ, ì³êðîïîòåíö³àë-çîíä, 0,45 ì ãðà䳺íò-
çîíä ³ 0,5 ì ïîòåíö³àë-çîíä.
Çã³äíî ç äàíèìè òàáë. 1 ³ ðèñ. 1, ïîì³òíî ïî-
ë³ïøóºòüñÿ êîðåëÿö³ÿ ì³æ êðèâîþ ÏÑ ³ çãëàäæå-
íèìè êðèâèìè ³íøèõ ìåòîä³â ÃÄÑ, ïðèòîìó ç
ï³äâèùåííÿì ñòóïåíÿ çãëàäæóâàííÿ (çá³ëüøåííÿ
øèðèíè â³êíà îñåðåäíåííÿ). Öå çàñâ³ä÷óº ³ñòîòí³-
øèé, í³æ çà äàíèìè ³íøèõ ìåòîä³â, “³íòåãðàëü-
íèé” õàðàêòåð êðèâî¿ ïðèðîäíèõ ïîòåíö³àë³â.
ϳä ÷àñ êîìïëåêñíî¿ ³íòåðïðåòàö³¿ äàíèõ ãåî-
ô³çè÷íèõ äîñë³äæåíü ó â³äêðèòîìó ñòîâáóð³ íà-
ôòîãàçîâèõ ñâåðäëîâèí çâè÷àéíî âèêîðèñòîâóþòü
ìåòîäè ç îäíàêîâîþ âåðòèêàëüíîþ ðîçä³ëüíîþ
çäàòí³ñòþ çà ïîòî÷êîâîãî ñïîñîáó îáðîáêè. ßêùî
Òàáëèöÿ 1. Êîåô³ö³ºíòè êîðåëÿö³¿ r ì³æ äàíèìè ìåòîä³â ÃÄÑ (ó ò³ì ÷èñë³ çãëàäæåíèõ êðèâèõ) ³ ìåòîäó ÏÑ, ñâ. 1-Ñóááîò³íà
Параметр r Параметр r Параметр r
ГК 0,455 ГЗ 0,45 м 0,379 БК –0,233
ГК (ср. 1,2 м) 0,526 ГЗ 0,45 м (ср. 1,2 м) 0,458 БК (ср. 1,2 м) –0,347
ГК (ср. 2,0 м) 0,561 ГЗ 0,45 м (ср. 2,0 м) 0,503 БК (ср. 2,0 м) –0,416
ГК (ср. 2,8 м) 0,567 ГЗ 0,45 м (ср. 2,8 м) 0,523 БК (ср. 2,8 м) –0,459
НГК –0,535 АК 0,596 БМК –0,088
НГК (ср. 1,2 м) –0,619 АК (ср. 1,2 м) 0,624 БМК (ср. 1,2 м) –0,137
НГК (ср. 2,0 м) –0,663 АК (ср. 2,0 м) 0,651 БМК (ср. 2,0 м) –0,171
НГК (ср. 2,8 м) –0,688 АК (ср. 2,8 м) 0,662 БМК (ср. 2,8 м) –0,203
35ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2010, ¹ 1
òèâí³ñòü. Ðîçãëÿíåìî îñíîâí³ ïóíêòè òàêî¿ îáðîá-
êè. Ñë³ä çàóâàæèòè, ùî â îñíîâ³ ñïîñîáó ñòâîðåí-
íÿ íîâî¿, ñèíòåòè÷íî¿, êðèâî¿ ÏÑ (ÏÑ (äèô) àáî
∆U ÏÑ (äèô) – äèôåðåíö³éîâàíà êðèâà) ëåæèòü
òåõíîëîã³ÿ ïîáóäîâè ØÍÌ.
Ñïî÷àòêó âèêîíóºìî çãëàäæóâàííÿ êðèâèõ
êîìïëåêñó ìåòîä³â ÃÄÑ ç ìåòîþ óí³ô³êàö³¿ äàíèõ
ð³çíèõ ìåòîä³â çà ¿õ âåðòèêàëüíîþ ðîçä³ëüíîþ
çäàòí³ñòþ. Äàë³ ñòâîðþºìî ØÍÌ íà îñíîâ³ íà-
â÷àííÿ, äå çàëåæíîþ çì³ííîþ º êðèâà ÏÑ àáî
αÏÑ, à íåçàëåæíèìè çì³ííèìè – êðèâ³ ìåòîä³â,
ÿê³ âèçíà÷àþòüñÿ ïåðåâàæíî ë³òîëîã³÷íèìè òà
ºìí³ñíèìè õàðàêòåðèñòèêàìè ã³ðñüêèõ ïîð³ä ³
ì³í³ìàëüíî – òèïîì íàñè÷åííÿ. Ïåðåä ïðîâåäåí-
íÿì íàâ÷àííÿ êðèâ³ ïåðåâ³ðÿºìî íà “íîð-
ìàëüí³ñòü”, âèëó÷àºìî “óðàãàíí³” çíà÷åííÿ çà
ïðàâèëîì “òðüîõ ñ³ãìà”. ßêùî ðîçïîä³ë âèá³ðêî-
âèõ äàíèõ îêðåìîãî ìåòîäó ñóòòºâî â³äð³çíÿºòüñÿ
â³ä òåîðåòè÷íîãî íîðìàëüíîãî ³ â³äïîâ³äຠ³íøî-
ìó, âèêîíóºìî ïðîöåäóðó òðàíñôîðìàö³¿ çíà÷åíü
¿õ ëîãàðèôìóâàííÿì. Çàçíà÷èìî, ùî íåéðîíí³ ìå-
ðåæ³, ÿê ïðàâèëî, êðàùå “ïðàöþþòü” ç íîðìàëü-
íî ðîçïîä³ëåíèìè âåëè÷èíàìè.  ðåçóëüòàò³ ïî-
ïåðåäíüî ïðîâåäåíèõ êîðåëÿö³éíîãî ³ ôàêòîðíîãî
àíàë³ç³â âõ³äíèõ çì³ííèõ, â³ä³áðàíèõ äëÿ íàâ÷àí-
íÿ íåéðîííî¿ ìåðåæè, áóëè óñóíóò³ ìàëî³íôîðìà-
òèâí³ òà äóáëþþ÷³ îäèí îäíèé ÷èííèêè. Äî ñêëà-
äó íåçàëåæíèõ çì³ííèõ ââåäåíî ïàðàìåòð
ãëèáèíè, ÿê³é, ÿê ç’ÿñóâàëîñü, º äîñèòü âàãîìèì,
îñîáëèâî, äëÿ âèáîðó çíà÷íèõ çà ïðîòÿæí³ñòþ
³íòåðâàë³â ðîçð³çó ñâåðäëîâèíè (äî 1 êì ³ á³ëüøå).
Îòæå, ñòâîðåíà ØÍÌ çà çì³ñòîâí³ñòþ íåñå
³íôîðìàö³þ ïðî ñêëàäí³ çà õàðàêòåðîì çâ’ÿçêè ì³æ
ÏÑ ³ ãåîô³çè÷íèìè ïàðàìåòðàìè ³íøèõ ìåòîä³â, â
îñíîâ³ ÿêèõ ëåæèòü ñï³ëüíèé âïëèâ ÷èííèê³â ãåî-
ëîã³÷íîãî ïîõîäæåííÿ. Òàêà ìåðåæà äຠìîæ-
ëèâ³ñòü â³äíîâèòè â ìåæàõ ³íòåðâàëó ðîçð³çó êîí-
êðåòíî¿ ÷è ñóñ³äíüî¿ ñâåðäëîâèíè êàðîòàæíó êðèâó
(ó öüîìó âèïàäêó ÏÑ) ó ðàç³ ¿¿ â³äñóòíîñò³ çà äà-
íèìè ³íøèõ ìåòîä³â [1, 5].
Ðèñ. 2 ³ëþñòðóº äóæå âèñîêèé ñòóï³íü êîðå-
ëÿö³¿ ì³æ êðèâèìè αÏÑ, îðèã³íàëüíîþ òà ðîçðà-
õîâàíîþ ñèíòåòè÷íîþ, ó òîìó ñàìîìó ³íòåðâàë³
ñâåðäëîâèíè. Ïîõèáêà íàâ÷àííÿ äຠçìîãó ç âè-
ñîêîþ òî÷í³ñòþ â³äíîâëþâàòè âèõ³äíó êðèâó ÏÑ.
ßêùî çàì³ñòü çãëàäæåíèõ êðèâèõ ãåîô³çè÷íèõ
ïàðàìåòð³â, ÿê³ âèêîðèñòàíî äëÿ íàâ÷àííÿ íåéðîí-
íî¿ ìåðåæ³, çàä³ÿòè âèõ³äí³, îðèã³íàëüí³ (òîáòî íå
Ðèñ. 1. Ðîçïîä³ë êîåô³ö³ºíò³â ïàðíî¿ êîðåëÿö³¿ ì³æ äàíèìè
ìåòîä³â ÃÄÑ (ó ò³ì ÷èñë³ çãëàäæåíèõ êðèâèõ) ³ ìåòîäó ÏÑ â
³íòåðâàë³ 2580–2790 ì (íàôòîãàçîâå ðîäîâèùå Ñóááîò³íà)
Ðèñ. 2. ijàãðàìè îðèã³íàëüíî¿ òà ðîçðàõîâàíî¿ ñèíòåòè÷íî¿ êðèâèõ αÏÑ íà îñíîâ³ âèêîðèñòàííÿ ØÍÌ
êðèâ³ íåîäíàêîâ³ çà ðîçä³ëüíîþ çäàòí³ñòþ, òî
íàéá³ëüø äèôåðåíö³éîâàí³ ç íèõ ô³ëüòðóþòü ç
ìåòîþ ïðèâåäåííÿ ¿õ âåðòèêàëüíèõ õàðàêòåðèñòèê
äî îäíàêîâîãî ð³âíÿ. Ìåòîä ÏÑ, íà æàëü, íåçâà-
æàþ÷è íà éîãî ãåîëîã³÷íó ³íôîðìàòèâí³ñòü, ð³äêî
âèêîðèñòîâóþòü ï³ä ÷àñ ïîòî÷êîâî¿ êîìïëåêñíî¿
³íòåðïðåòàö³¿, îñê³ëüêè â³í ïðèçâîäèòü äî ñóòòº-
âîãî ïîã³ðøåííÿ âåðòèêàëüíî¿ ðîçä³ëüíî¿ çäàò-
íîñò³ âñüîãî êîìïëåêñó.
Íà ñüîãîäí³ çàâäÿêè âèêîðèñòàííþ ñó÷àñíèõ
òåõíîëîã³é ìàòåìàòè÷íî¿ îáðîáêè äàíèõ º ìîæ-
ëèâ³ñòü ïîêðàùèòè ðîçä³ëüíó çäàòí³ñòü ìåòîäó,
êð³ì òîãî, çá³ëüøèòè éîãî ãåîëîã³÷íó ³íôîðìà-
36 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2010, ¹ 1
çãëàäæåí³), òî ñë³ä î÷³êóâàòè, ùî ðîçðàõîâàíà ñèí-
òåòè÷íà êðèâà ìàòèìå á³ëüø äèôåðåíö³éîâàíèé
õàðàêòåð. Çà ìîðôîëî㳺þ âîíà â³äïîâ³äàòèìå ñó-
ìàðí³é (³íòåãðàëüí³é) ïîâåä³íö³ ³íøèõ êðèâèõ, ÷óò-
ëèâ³øèõ äî ì³êðîíåîäíîð³äíîñòåé ãåîëîã³÷íî¿ áó-
äîâè ðîçð³çó. Êð³ì òîãî, ∆UÏÑ(äèô.) ìîæå áóòè
åôåêòèâíî çàä³ÿíà â ñèñòåìàõ êîìïëåêñíî¿ ³íòåð-
ïðåòàö³¿ ðàçîì ç äàíèìè ³íøèõ ìåòîä³â ÃÄÑ çàâäÿ-
êè âèñîê³é ãåîëîã³÷í³é ³íôîðìàòèâíîñò³ òà ñóòòºâî
ïîêðàùåí³é âåðòèêàëüí³é ðîçä³ëüí³é çäàòíîñò³.
 óìîâàõ òåðèãåííîãî ðîçð³çó ðîäîâèùà Ñóá-
áîò³íà ó çâ’ÿçêó ç³ çíà÷íèì ïîøèðåííÿì ïî-
ë³ì³êòîâèõ ïîð³ä-êîëåêòîð³â ³, â³äïîâ³äíî, ñëàá-
êîþ äèôåðåíö³àö³ºþ ï³ùàíî-àëåâðèòîâèõ ³
ãëèíèñòèõ óòâîðåíü çà ïðèðîäíîþ ðàä³îàêòèâí³-
ñòþ ð³çêî çíèæóºòüñÿ åôåêòèâí³ñòü çàñòîñóâàííÿ
ãàììà-êàðîòàæó äëÿ ë³òîëîã³÷íîãî ðîç÷ëåíóâàííÿ
ðîçð³çó ñâåðäëîâèíè òà âèçíà÷åííÿ ãëèíèñòîñò³.
Ñàìå îòðèìàííÿ êðèâî¿ ÏÑ(äèô.) ³ç ï³äâèùåíîþ
âåðòèêàëüíîþ ðîçä³ëüíîþ çäàòí³ñòþ â ïîä³áíèõ
óìîâàõ ñòຠîäíèì ç îñíîâíèõ ìåòîä³â ÃÄÑ, ÿêèé
ìîæå áóòè åôåêòèâíî âèêîðèñòàíèé äëÿ âèð³øåí-
íÿ ãåîëîã³÷íèõ çàâäàíü çàì³ñòü ãàììà-êàðîòàæó.
Íà ðèñ. 3 çîáðàæåíî ôðàãìåíò äâîõ êðèâèõ –
âèõ³äíî¿ αÏÑ òà ðîçðàõîâàíî¿ αÏÑ(äèô.) çà äà-
íèìè ê³ëüêîõ ìåòîä³â ÃÄÑ ó ðîçð³ç³ ñâåðäëîâèíè
íàôòîãàçîâîãî ðîäîâèùà Ñóááîò³íà. Ñòóï³íü äè-
ôåðåíö³àö³¿ ðîçðàõîâàíî¿ êðèâî¿ ïîì³òíî ï³äâè-
ùèâñÿ, õî÷à çàãàëüíà êîíô³ãóðàö³ÿ òà ïîâåä³íêà
ä³àãðàìè â³äíîñíî ïåðâèííî¿ çáåðåãëèñü (ðèñ. 4).
Äëÿ ïîð³âíÿííÿ íà ðèñ. 5 ïîêàçàíî ðåçóëüòàòè
ïîïëàñòîâî¿ êîìïëåêñíî¿ ³íòåðïðåòàö³¿ äàíèõ ÃÄÑ,
ó ò³ì ÷èñë³ ÏÑ, ³ ïîòî÷êîâî¿ ³íòåðïðåòàö³¿ ç âèêî-
ðèñòàííÿì äàíèõ ñèíòåòè÷íî¿ äèôåðåíö³éîâàíî¿
êðèâî¿ αÏÑ(äèô.). Äëÿ îö³íêè ãëèíèñòîñò³ ïîð³ä
ðîçð³çó äàí³ ãàììà-êàðîòàæó íå âèêîðèñòîâóâàëè
âíàñë³äîê ìàëî¿ ãîðèçîíòàëüíî¿ äèôåðåíö³àö³¿ ³
ñóòòºâèõ ñïîòâîðåíü êðèâî¿ ÃÊ, ïîâ’ÿçàíèõ ³ç íà-
ÿâí³ñòþ àðêîçîâèõ ï³ñêîâèê³â ç ï³äâèùåíèì
âì³ñòîì êà볺âèõ ïîëüîâèõ øïàò³â ó ðîçð³ç³.
Çàì³ñòü êðèâî¿ ÃÊ áóëè âèêîðèñòàí³ äàí³ ìåòîäó
ÏÑ. Ìàëà âåðòèêàëüíà äèôåðåíö³àö³ÿ êðèâî¿ ÏÑ
ïîð³âíÿíî ç ³íøèìè ìåòîäàìè ÃÄÑ íå äຠçìîãè
âèêîíóâàòè ïîòî÷êîâó êîìïëåêñíó ³íòåðïðåòàö³þ.
Áóëà âèêîíàíà ëèøå ³íòåðïðåòàö³ÿ îñåðåäíåíî¿
ïðîìèñëîâî-ãåîô³çè÷íî¿ ³íôîðìàö³¿ â ìåæàõ îêðå-
ìèõ âèä³ëåíèõ ó ðîçð³ç³ ïëàñò³â. ßê âèäíî íà ðèñ. 5,
ïîïëàñòîâ³ äàí³ (êðèâ³ 4–6) ñóòòºâî â³äð³çíÿþòüñÿ
çà ãåîëîã³÷íîþ ³íôîðìàòèâí³ñòþ â³ä ïîòî÷êîâèõ
(êðèâ³ 7–9). Çà îðèã³íàëüíîþ ìåòîäèêîþ êîìï-
Ðèñ. 3. ijàãðàìè îðèã³íàëüíî¿ òà ðîçðàõîâàíî¿ äèôåðåíö³éîâàíî¿ êðèâèõ αÏÑ(äèô.) íà îñíîâ³ âèêîðèñòàííÿ ØÍÌ
Ðèñ. 4. Ïëàíøåò êàðîòàæíèõ ä³àãðàì êîìïëåêñó ÃÄÑ ç êðèâèìè ÏÑ, αÏÑ ³ αÏÑ(äèô.)
37ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2010, ¹ 1
ëåêñíî¿ ³íòåðïðåòàö³¿, ðîçðîáëåíîþ äëÿ óìîâ òîí-
êîøàðóâàòèõ ðîçð³ç³â ñâåðäëîâèí [9], ê³ëüê³ñíî îö³-
íåíî ºìí³ñí³ õàðàêòåðèñòèêè ï³ùàíî-àëåâðèòîâèõ
ïðîøàðê³â ó ñêëàä³ øàðóâàòèõ ïà÷îê ïîð³ä. Ïîòî÷-
êîâ³ äàí³ ùîäî êîíäèö³éíèõ çíà÷åíü êîåô³ö³ºíòà
íàôòîãàçîíàñè÷åííÿ ï³ùàíèõ ïðîøàðê³â, á³ëüøèõ
çà 0,6–0,7 (êðèâà 9 íà ðèñ. 5), çá³ãàþòüñÿ ç ðåçóëü-
òàòàìè âèïðîáóâàíü â ³íòåðâàë³ ðîçð³çó, äå áóëî
îòðèìàíî çíà÷í³ ïðèïëèâè íàôòè. Âîäíî÷àñ îñå-
ðåäíåí³ ïî ïëàñòàõ çíà÷åííÿ ðîçðàõîâàíîãî êîåô³-
ö³ºíòà íàôòîãàçîíàñè÷åííÿ (ç âèêîðèñòàííÿì íå-
äèôåðåíö³éîâàíî¿ êðèâî¿ ÏÑ) ïåðåâàæíî íèæ÷³ çà
ãðàíè÷í³ (êîíäèö³éí³) äëÿ ï³ùàíî-àëåâðèòîâèõ
ïîð³ä, ùî ìîæå äàòè çàãàëüíó íåïðàâèëüíó ³íôîð-
ìàö³þ ïðî áåçïåðñïåêòèâí³ñòü ó íàôòîãàçîâîìó
â³äíîøåíí³ äîñë³äæóâàíèõ â³äêëàä³â.
Âèñíîâêè. Äëÿ àíàë³çó áóëî âèáðàíî çàëèøêî-
âó êðèâó – ∆αÏÑ, ÿêó îòðèìàíî ÿê ð³çíèöþ ì³æ
αÏÑ ³ αÏÑ(äèô.). Íîâà êðèâà óñêëàäíåíà âèñî-
êî÷àñòîòíèìè øóìàìè, ÿê³, íàé³ìîâ³ðí³øå, ÷àñò-
êîâî ñêëàäàþòüñÿ ç êîðèñíî¿ ³íôîðìàö³¿, à ÷àñò-
êîâî çóìîâëåí³ øóìàìè âíàñë³äîê íåäîñòàòíüî
êîðåêòíîãî óâ’ÿçóâàííÿ âèõ³äíèõ êðèâèõ ïî ãëè-
áèíàõ ó òîíêîøàðóâàòîìó ðîçð³ç³ ñâåðäëîâèíè.
Âèõ³äíà êðèâà αÏÑ(äèô.) êëàñòåðèçîâàíà â ðå-
çóëüòàò³ çàñòîñóâàííÿ íåéðîííèõ ìåðåæ (ðåàë³çà-
ö³ÿ ìåòîäó ãîëîâíèõ êîìïîíåíò) ç ìåòîþ ðåäóêö³¿
äàíèõ òà ïåðåâåäåííÿ çàãàëüíî¿ ì³íëèâîñò³ ïàðà-
ìåòðà ó ìåíøó ê³ëüê³ñòü ³íôîðìàòèâíèõ ôàêòîð³â.
Àíàë³ç ðîçïîä³ëó 5 êëàñòåð³â, íà ÿê³ ïîä³ëåíî
êðèâó ∆αÏÑ ïî ðîçð³çó íèæíüîãî ìàéêîïó, âæå
äຠñïîä³âàííÿ íà äîö³ëüí³ñòü âèêîðèñòàííÿ äèôå-
ðåíö³éîâàíî¿ êðèâî¿ ÏÑ â óìîâàõ ë³òîôàö³àëüíîãî
ðîç÷ëåíóâàííÿ ñêëàäíèõ ãåîëîã³÷íèõ ðîçð³ç³â.
Çàñòîñóâàííÿ ôàêòîðíîãî àíàë³çó ∆αÏÑ ðàçîì
ç âèõ³äíèìè íåçãëàäæåíèìè êðèâèìè ³íøèõ ìå-
òîä³â ÃÄÑ òà âèçíà÷åíèìè êîëåêòîðñüêèìè õà-
ðàêòåðèñòèêàìè ã³ðñüêèõ ïîð³ä òîâù³ äî ³ ï³ñëÿ
ïðîöåäóðè Âàð³ìàêñ – îáåðòàííÿ ôàêòîðíèõ îñåé,
âèÿâèëî îñîáëèâîñò³ ïîâåä³íêè òà ³íôîðìàòèâíî-
ãî íàâàíòàæåííÿ êðèâî¿ íîâîãî ïàðàìåòðà:
- ïåðøèé ôàêòîð-÷èííèê (íåñå 25 % çàãàëüíî¿
ì³íëèâîñò³) ìຠïîçèòèâí³ çíà÷óù³ íàâàíòàæåííÿ
íà êîåô³ö³ºíòè ³íòåãðàëüíî¿ ïîðèñòîñò³ øàðóâà-
òèõ ïà÷îê, ï³ñêóâàòîñò³, ïîðèñòîñò³ ï³ùàíî-àëåâ-
ðèòîâî¿ ñêëàäîâî¿, íà êîåô³ö³ºíò íàôòîãàçîíàñè-
÷åííÿ ³ íåãàòèâíå íàâàíòàæåííÿ íà êîåô³ö³ºíò
ãëèíèñòîñò³; öåé ÷èííèê ³íòåðïðåòóºìî ÿê ÷èí-
íèê “êîðèñíîñò³” ñòîñîâíî êîëåêòîðñüêèõ âëàñ-
òèâîñòåé ³ íàñè÷åííÿ âóãëåâîäí³â, ÿêèé â³äáèâàº
çàãàëüíèé ðîçïîä³ë ºìí³ñíî-ô³ëüòðàö³éíèõ âëà-
ñòèâîñòåé ïîð³ä ðîçð³çó;
- äðóãèé ôàêòîð-÷èííèê (íåñå 23 % ì³íëèâîñò³)
ìຠïîçèòèâí³ íàâàíòàæåííÿ íà ïîêàçè 0,45 ì
ãðà䳺íò-çîíäà, ì³êðîãðà䳺íò-çîíäà, ì³êðîïî-
òåíö³àë-çîíäà, ∆αÏÑ ³ â³ä’ºìíå íàâàíòàæåííÿ
íà ÍÃÊ; öåé ÷èííèê ìîæíà ³íòåðïðåòóâàòè ÿê
÷èííèê, ùî îïèñóº íåîäíîð³äí³ñòü (øàðó-
âàò³ñòü) ðîçð³çó;
- òðåò³é ôàêòîð-÷èííèê (20,5 % ì³íëèâîñò³)
ìîæíà ââàæàòè ÷èííèêîì, ùî ïîâ’ÿçóº âëàñ-
òèâîñò³ ãóñòèíè ïîð³ä ç ¿õ åëåêòðè÷íèìè õà-
Ðèñ. 5. Ïëàíøåò ä³àãðàì êîìïëåêñó ÃÄÑ ³ ðåçóëüòàòè ïîïëàñòîâî¿ òà ïîòî÷êîâî¿ ê³ëüê³ñíî¿ ³íòåðïðåòàö³¿ äàíèõ ÃÄÑ ç
âèêîðèñòàííÿì αÏÑ ³ αÏÑ(äèô.) ó ïðîäóêòèâí³é ÷àñòèí³ ðîçð³çó ñâåðäëîâèíè: Kï – êîåô³ö³ºíò ïîðèñòîñò³; Êíã – êî-
åô³ö³ºíò íàôòîãàçîíàñè÷åííÿ ï³ùàíèõ ïðîøàðê³â
38 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2010, ¹ 1
ðàêòåðèñòèêàìè (ïîâ’ÿçóº ÷àñòêîâî ïîêàçè ÀÊ,
ÁÊ ³ ïîòåíö³àë-çîíäà);
- ÷åòâåðòèé ÷èííèê (6,5 %) ìຠîäíå çíà÷óùå
ïîçèòèâíå íàâàíòàæåííÿ íà îï³ð ï³ùàíî-àëåâ-
ðèòîâèõ ïðîøàðê³â.
ϳñëÿ ïðîâåäåííÿ íèçêè ñòàòèñòè÷íèõ äîñë³äæåíü
òà àíàë³ç³â áóëî âèð³øåíî ïîñòàâëåí³ çàâäàííÿ òà îò-
ðèìàíî â³äïîâ³ä³ íà çàïèòàííÿ ïðî äîö³ëüí³ñòü òà
ñôåðè çàñòîñóâàííÿ ñèíòåòè÷íî¿ êðèâî¿ αÏÑ(äèô.).
1. Êðèâà αÏÑ(äèô.), â³äîáðàæàþ÷è çàãàëüíó ïî-
âåä³íêó ïî÷àòêîâî¿ êðèâî¿ αÏÑ, íåñå â ñîá³ äî-
äàòêîâó ³íôîðìàòèâíó êîìïîíåíòó, ÿêà çóìîâ-
ëåíà äîïîâíåííÿì ó ñèíòåòè÷íó êðèâó
³íôîðìàö³¿, âëàñòèâî¿ ìåòîäàì, ùî çàñíîâàí³ íà
³íøèõ ô³çè÷íèõ åôåêòàõ, íà îñíîâ³ ÿêèõ ñèí-
òåçîâàíî íîâó êðèâó.
2. гçíèöåâà êðèâà ∆αÏÑ çàãàëîì â³äîáðàæຠóçà-
ãàëüíåíó áóäîâó äîñë³äæóâàíî¿ òîâù³, íà ¿¿ îñ-
íîâ³ ìîæíà ïðîâîäèòè äèôåðåíö³àö³þ ðîçð³çó
íà ä³ëÿíêè, ÿê³ ìîæíà ââàæàòè âèòðèìàíèìè â
êîíòåêñò³ îäíîð³äíîñò³ ãåîô³çè÷íèõ ïîë³â òà
îäíîð³äíèìè ç ïîãëÿäó ïîâåä³íêè øàðóâàòîñò³
ðîçð³çó. Ãîëîâíèé ÷èííèê, ùî âèÿâëÿºòüñÿ ó
êðèâ³é ∆αÏÑ, – öå ÷èííèê øàðóâàòîñò³.
3. Âèêîðèñòàííÿ òåõíîëî㳿 ñòâîðåííÿ òà çàñòîñóâàí-
íÿ ØÍÌ äຠçìîãó åôåêòèâíî çàëó÷àòè ìåòîäè
êîìïëåêñó ÃÄÑ, âèñîêî÷óòëèâ³ äî ãåîëîãî-ãåî-
ô³çè÷íèõ íåîäíîð³äíîñòåé ðîçð³çó ñâåðäëîâèíè,
äëÿ ñòâîðåííÿ ñèíòåòè÷íèõ, ³ç ï³äâèùåíîþ ðîç-
ä³ëüíîþ çäàòí³ñòþ êðèâèõ òðàäèö³éíèõ êàðîòàæ-
íèõ ìåòîä³â, çîêðåìà ÏÑ.
1. Saggaf M.M., Nebrija Ed.L. Estimation of missing logs by
regularized neural networks // AAPG Bull. – 2003. – 87,
¹ 8. – Ð. 1377–1389.
2. Rogers S.J., Fang J.H., Karr C.L., Stanley D.A.
Determination of lithology from well logs using a neural
network // Ibid. – 1992. – 76. – Ð. 731–739.
3. Baldwin J.L., Bateman R.M., Wheatley C.L. Application of a
neural network to the problem of mineral identification from
well logs // The Log Analyst. – 1990. – 3. – Ð. 279–293.
4. Kapur L., Lake L., Sepehrnoori K. et al. Facies prediction
from core and log data using artificial neural network
technology // Transactions of the 39th Society of Professional
Well Log Analysts Ann. Logging Symposium. – 1998. – Ð. 11.
5. Êàðïåíêî Î.Ì., Áóëìàñîâ Î.Â. Çàñòîñóâàííÿ íåéðîíî-
ìåðåæåâèõ òåõíîëîã³é ïðè ³íòåðïðåòàö³¿ äàíèõ ãåî-
ô³çè÷íèõ äîñë³äæåíü ñâåðäëîâèí // Ãåî³íôîðìàòèêà. –
2005. – ¹ 1. – Ñ. 71–79.
6. Äàõíîâ Â.Í. Ãåîôèçè÷åñêèå ìåòîäû îïðåäåëåíèÿ êîë-
ëåêòîðñêèõ ñâîéñòâ è íåôòåãàçîíàñûùåíèÿ ãîðíûõ
ïîðîä. – Ì.: Íåäðà, 1975. – 344 ñ.
7. Ãåîôèçè÷åñêèå ìåòîäû èññëåäîâàíèÿ ñêâàæèí. Ñïðà-
âî÷íèê ãåîôèçèêà / Ïîä ðåä. Â.Ì. Çàïîðîæöà. – Ì.:
Íåäðà, 1983. – 591 ñ.
8. Âåíäåëüøòåéí Á.Þ. Èññëåäîâàíèå ðàçðåçîâ íåôòÿíûõ
è ãàçîâûõ ñêâàæèí ìåòîäîì ñîáñòâåííûõ ïîòåíöèà-
ëîâ. – Ì.: Íåäðà, 1966. – 206 ñ.
9. Êàðïåíêî Î.Ì., Ôåäîðèøèí Ä.Ä. Ñòàòèñòè÷íà ìîäåëü
òîíêîøàðóâàòîãî ðîçð³çó ñâåðäëîâèíè çà äàíèìè
ÃÄÑ // Ðîçâ³äêà òà ðîçðîáêà íàôòîâèõ ³ ãàçîâèõ ðî-
äîâèù. – ²âàíî-Ôðàíê³âñüê: ²ÔÍÒÓÍÃ, 2003. –
¹ 2(7). – Ñ. 44–49.
Íàä³éøëà äî ðåäàêö³¿ 18.03.2009 ð.
Î.Ì. Êàðïåíêî, Ã.Ë. Áàøê³ðîâ, Î.Â. Ìàêîâåöü
ϲÄÂÈÙÅÍÍß ÐÎÇIJËÜÍί ÇÄÀÒÍÎÑÒ² ÌÅÒÎIJ ÃÅÎÔ²ÇÈ×ÍÈÕ ÄÎÑ˲ÄÆÅÍÜ ÑÂÅÐÄËÎÂÈÍ
ÇÀ ÇÀÑÒÎÑÓÂÀÍÍß ØÒÓ×ÍÈÕ ÍÅÉÐÎÍÍÈÕ ÌÅÐÅÆ
Íàâåäåíî îáìåæåííÿ âèêîðèñòàííÿ êðèâî¿ ïðèðîäíèõ ïîòåíö³àë³â ñïîíòàííî¿ ïîëÿðèçàö³¿ (ÏÑ) ï³ä ÷àñ ïðîâå-
äåííÿ êîìïëåêñíî¿ ïîòî÷êîâî¿ ³íòåðïðåòàö³¿ äàíèõ ãåîô³çè÷íèõ äîñë³äæåíü ñâåðäëîâèí. Çàïðîïîíîâàíî ñïîñî-
áè ï³äâèùåííÿ ³íôîðìàòèâíîñò³ òà âåðòèêàëüíî¿ ðîçä³ëüíî¿ çäàòíîñò³ ìåòîäó çàâäÿêè âèêîðèñòàííþ òåõíîëî㳿
ñòâîðåííÿ øòó÷íèõ íåéðîííèõ ìåðåæ. Íàâåäåíî ðåçóëüòàòè äîñë³äæåííÿ îòðèìàíî¿ ñèíòåòè÷íî¿ êðèâî¿ ÏÑ
(αÏÑ) ç ï³äâèùåíîþ äèôåðåíö³àö³ºþ, âêàçàíî íàïðÿìè ¿¿ çàñòîñóâàííÿ – ë³òîëîã³÷íå ðîç÷ëåíóâàííÿ, îö³íêà
ãëèíèñòîñò³ ó ïîòî÷êîâîìó ðåæèì³ ³íòåðïðåòàö³¿ â òåðèãåííèõ òèïàõ ðîçð³ç³â ñâåðäëîâèí ç ïîøèðåííÿì ïî-
ë³ì³êòîâèõ ï³ùàíî-àëåâðèòîâèõ ïîð³ä.
Êëþ÷îâ³ ñëîâà: ãåîô³çè÷í³ äîñë³äæåííÿ ñâåðäëîâèí, òåðèãåííèé ðîçð³ç, ãåîëîã³÷íà ³íôîðìàòèâí³ñòü, ðîçä³ëüíà
çäàòí³ñòü, øòó÷í³ íåéðîíí³ ìåðåæ³, ñèíòåòè÷íà êðèâà.
À.Í. Êàðïåíêî, Ã.Ë. Áàøêèðîâ, Î.Â. Ìàêîâåö
ÏÎÂÛØÅÍÈÅ ÐÀÇÐÅØÀÞÙÅÉ ÑÏÎÑÎÁÍÎÑÒÈ ÌÅÒÎÄΠÃÅÎÔÈÇÈ×ÅÑÊÈÕ ÈÑÑËÅÄÎÂÀÍÈÉ
ÑÊÂÀÆÈÍ ÏÓÒÅÌ ÏÐÈÌÅÍÅÍÈß ÈÑÊÓÑÑÒÂÅÍÍÛÕ ÍÅÉÐÎÍÍÛÕ ÑÅÒÅÉ
Ðàññìîòðåíû îãðàíè÷åíèÿ èñïîëüçîâàíèÿ êðèâîé åñòåñòâåííûõ ïîòåíöèàëîâ ñïîíòàííîé ïîëÿðèçàöèè (ÏÑ)
ïðè ïðîâåäåíèè êîìïëåêñíîé ïîòî÷å÷íîé èíòåðïðåòàöèè äàííûõ ãåîôèçè÷åñêèõ èññëåäîâàíèé ñêâàæèí. Ïðåä-
ëîæåíû ñïîñîáû ïîâûøåíèÿ èíôîðìàòèâíîñòè è âåðòèêàëüíîé ðàçðåøàþùåé ñïîñîáíîñòè ìåòîäà ïðè èñïîëü-
çîâàíèè òåõíîëîãèè ñîçäàíèÿ èñêóññòâåííûõ íåéðîííûõ ñåòåé. Ïðèâåäåíû ðåçóëüòàòû èññëåäîâàíèÿ ïîëó÷åí-
íîé ñèíòåòè÷åñêîé êðèâîé ÏÑ (αÏÑ) ñ ïîâûøåííîé äèôôåðåíöèàöèåé, óêàçàíû íàïðàâëåíèÿ åå ïðèìåíåíèÿ –
ëèòîëîãè÷åñêîå ðàñ÷ëåíåíèå, îöåíêà ãëèíèñòîñòè â ïîòî÷å÷íîì ðåæèìå èíòåðïðåòàöèè â òåððèãåííûõ òèïàõ
ðàçðåçîâ ñêâàæèí ñ ðàñïðîñòðàíåíèåì ïîëèìèêòîâûõ ïåñ÷àíî-àëåâðèòîâûõ ïîðîä.
Êëþ÷åâûå ñëîâà: ãåîôèçè÷åñêèå èññëåäîâàíèÿ ñêâàæèí, òåððèãåííûé ðàçðåç, ãåîëîãè÷åñêàÿ èíôîðìàòèâíîñòü,
ðàçðåøàþùàÿ ñïîñîáíîñòü, èñêóññòâåííûå íåéðîííûå ñåòè, ñèíòåòè÷åñêàÿ êðèâàÿ.
|