Об одном методе классификации нефтяного месторождения с использованием комплекса геолого-промысловых данных и машинного обучения

Применение алгоритмов машинного обучения в частности для классификации и зонирования месторождений нефти и газа, является перспективным направлением при анализе разработки месторождений. Существенным условием применения метода является наличие обширной цифровой базы с представительными результатами. В работе рассмотрено применение метода кластеризации k -средних для крупного месторождения в Западной Сибири, а также проведен анализ эффективности применяемых гидроразрывов пласта. Методика позволяет комплексировать такие параметры, как плотность текущих запасов, географическое расположение скважин, параметры проведенных гидроразрывов пласта, пористость, нефтенасыщенность. В целом это позволяет учесть максимум геолого-промысловой информации, создавая предпосылки к автоматизации управления разработкой нефтяного месторождения. Также существенно увеличивается точность прогноза продуктивности коллектора, особенно имеющего сложное строение, в том числе техногенно модифицированного.

машинное обучение, классификация, дебит, метод k-средних, нефть, скважина, выборка, месторождение, запасы, гидроразрыв пласта, продуктивность, диаграмма Вороного