ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СВОЙСТВ ПОДЗЕМНОЙ ФОРМАЦИИ

1. Способ прогнозирования свойств подземной формации буровой площадки, содержащий этапы, на которых:
получают сейсмические данные для области, представляющей интерес;
получают исходный сейсмический куб с использованием сейсмических данных;
формируют множество сдвинутых сейсмических кубов с использованием сейсмических данных, причем каждый из множества сдвинутых сейсмических кубов является сдвинутым от исходного сейсмического куба;
формируют нейронную сеть с использованием исходного сейсмического куба, множества сдвинутых сейсмических кубов и данных каротажной диаграммы скважины; и
применяют нейронную сеть к сейсмическим данным для получения модели области, представляющей интерес, модели, сконфигурированной для использования в корректировке операции буровой площадки.
2. Способ по п.1, в котором этап формирования нейронной сети содержит этапы, на которых:
получают множество диаграмм сейсмического каротажа скважин с использованием исходного сейсмического куба и множества сдвинутых сейсмических кубов;
получают данные каротажной диаграммы скважины, связанные с областью, представляющей интерес;
формируют нейронную сеть, содержащую множество диаграмм сейсмического каротажа скважин и данные каротажной диаграммы скважины; и
производят обучение нейронной сети с использованием данных каротажной диаграммы скважины для создания весовой матрицы, при этом весовая матрица содержит множество весов, связанных с множеством диаграмм сейсмического каротажа скважин.
3. Способ по п.2, в котором весовую матрицу формируют с использованием алгоритма обратного распространения ошибки обучения и данные каротажной диаграммы скважины используют как критерий остановки в алгоритме обратного распространения ошибки обучения.
4. Способ по п.2, в котором при создании нейронной сети дополнительно уменьшают размер, по меньшей мере, одного из множества весов на основе относительной важности каждого, по меньшей мере, одного из множества весов.
5. Способ по п.1, в котором модель соответствует модели полного акустического сопротивления.
6. Способ по п.1, в котором операция является одной операцией, выбранной из группы, состоящей из операции разведки, операции бурения и операции добычи.
7. Способ по п.1, в котором нейронная сеть описывает нелинейное соотношение между сейсмическими данными и геологическим свойством области, представляющей интерес.
8. Способ по п.1, в котором каждый из множества сейсмических кубов сдвинут, по меньшей мере, в одном направлении, выбранном из группы, состоящей из вертикального направления и горизонтального направления.
9. Система прогнозирования свойств подземной формации буровой площадки, содержащая:
модуль обработки данных, сконфигурированный для получения сейсмических данных для области, представляющей интерес;
блок моделирования, сконфигурированный для:
получения исходного сейсмического куба с использованием сейсмических данных; и
сдвига исходного сейсмического куба для формирования множества сдвинутых сейсмических кубов на основе сейсмических данных;
учебный модуль, сконфигурированный для:
формирования нейронной сети с использованием исходного сейсмического куба, множества сдвинутых сейсмических кубов и данных каротажной диаграммы скважины; и
применения нейронной сети к сейсмическим данным для получения модели области, представляющей интерес, модели, сконфигурированной для использования в корректировке операции буровой площадки.
10. Система по п.9, в которой:
блок моделирования дополнительно сконфигурирован для получения множества диаграмм сейсмического каротажа скважин с использованием исходного сейсмического куба и множества сдвинутых сейсмических кубов;
модуль обработки данных дополнительно сконфигурирован для получения данных каротажной диаграммы скважины, связанных с областью, представляющей интерес; и
учебный модуль дополнительно сконфигурирован для:
формирования нейронной сети, при этом нейронная сеть содержит множество диаграмм сейсмического каротажа скважин и данные каротажной диаграммы скважины; и
обучения нейронной сети с использованием данных каротажной диаграммы скважины для формирования весовой матрицы, при этом весовая матрица содержит множество весов, связанных с множеством диаграмм сейсмического каротажа скважин.
11. Система по п.10, в которой весовая матрица сформирована с использованием алгоритма обратного распространения ошибки обучения, и данные каротажной диаграммы скважины используют как критерий остановки в алгоритме обратного распространения ошибки обучения.
12. Система по п.10, в которой учебный модуль дополнительно сконфигурирован для уменьшения размера, по меньшей мере, одного из множества весов на основе относительной важности каждого, по меньшей мере, одного из множества весов.
13. Система по п.9, в которой модель соответствует модели полного акустического сопротивления.
14. Система по п.9, в которой операция является одной операцией, выбранной из группы, состоящей из операции разведки, операции бурения и операции добычи.
15. Система по п.9, в которой каждый из множества сейсмических кубов сдвинут, по меньшей мере, в одном направлении, выбранном из группы, состоящей из вертикального направления и горизонтального направления.
16. Компьютерный программный продукт, осуществляющий инструкции, исполняемые компьютером для прогнозирования свойств подземной формации буровой площадки, причем инструкции обеспечивают возможность функционирования для:
получения исходного сейсмического куба с использованием сейсмических данных, исходного сейсмического куба, представляющего собой подмножество сейсмических данных области, представляющей интерес;
формирования множества сдвинутых сейсмических кубов с использованием сейсмических данных, каждого из множества сдвинутых сейсмических кубов, сдвигаемых от исходного сейсмического куба;
обучения нейронной сети, содержащей исходный сейсмический куб и множество сдвинутых сейсмических кубов, на основе данных каротажной диаграммы скважины; и
применения нейронной сети к сейсмическим данным для получения модели области, представляющей интерес, модели, сконфигурированной для использования в корректировке операций буровой площадки.
17. Продукт по п.16, в котором инструкции дополнительно обеспечивают возможность функционирования для:
получения множества диаграмм сейсмического каротажа скважин с использованием исходного сейсмического куба и множества сдвинутых сейсмических кубов;
получения данных каротажной диаграммы скважины, связанных с областью, представляющей интерес;
обучения нейронной сети с использованием данных каротажной диаграммы скважины для формирования весовой матрицы, при этом весовой матрицы, содержащей множество весов, связанных с множеством диаграмм сейсмического каротажа скважин.
18. Продукт по п.17, в котором весовая матрица сформирована с использованием алгоритма обратного распространения ошибки обучения, и данные каротажной диаграммы скважины используют как критерий остановки в алгоритме обратного распространения ошибки обучения.
19. Продукт по п.17, в котором создание нейронной сети дополнительно содержит уменьшение размера, по меньшей мере, одного из множества весов на основе относительной важности каждого, по меньшей мере, одного из множества весов.
20. Продукт по п.16, в котором каждый из множества сейсмических кубов сдвинут, по меньшей мере, в одном направлении, выбранном из группы, состоящей из вертикального направления и горизонтального направления.