ПОВЫШЕНИЕ РАЗРЕШАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ НАЗЕМНЫХ ДАТЧИКОВ

1. Способ, включающий:
получение множества результатов волоконно-оптических измерений от волоконно-оптического кабеля, установленного в обучающей скважине, причем множество результатов волоконно-оптических измерений содержит первое множество глубин интенсифицированных интервалов вдоль обучающей скважины;
получение множества результатов измерений поверхностных датчиков от поверхностных датчиков обучающей скважины;
обучение с использованием множества результатов волоконно-оптических измерений и множества результатов измерений поверхностных датчиков модели для прогнозирования второго множества глубин интенсифицированных интервалов вдоль целевой скважины; и
сохранение модели.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
получение второго множества результатов измерений поверхностных датчиков с помощью поверхностных датчиков целевой скважины; и
прогнозирование с помощью модели второго множества глубин интенсифицированных интервалов целевой скважины, причем прогнозирование второго множества глубин исключает использование волоконно-оптического кабеля, установленного в целевой скважине.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что поверхностный датчик обучающей скважины представляет собой блок высокочастотного мониторинга давления (HFPM), расположенный на поверхности обучающей скважины.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что волоконно-оптический кабель постоянно установлен в обучающей скважине.
5. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
получение множества физических свойств обучающей скважины, причем множество физических свойств содержит геометрию ствола скважины и по меньшей мере одно свойство флюида; и
использование множества физических свойств для обучения модели.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что модель представляет собой сверточную нейронную сеть.
7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что обучение модели включает:
использование элементов множества результатов измерений поверхностных датчиков в качестве множества входных элементов нейронной сети модели сверточной нейронной сети;
использование множества результатов волоконно-оптических измерений в качестве целевых данных для модели сверточной нейронной сети; и
обучение множества градиентов модели сверточной нейронной сети для создания целевых данных на основании множества входных элементов нейронной сети.
8. Способ по п. 7, дополнительно включающий:
предварительную обработку множества результатов измерений поверхностных датчиков с помощью спектральной обработки для получения изображения зависимости вероятности событий отражения трубной волны на определенной глубине от времени.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что модель представляет собой регрессионную модель.
10. Способ по п. 9, дополнительно включающий:
получение множества атрибутов операции по гидроразрыву пласта, обуславливающей первое множество глубин интенсифицированных интервалов; и
создание функции в виде регрессионной модели для прогнозирования распределения нелинейной скорости в целевой скважине на основании распространения трубной волны и множества атрибутов.
11. Система, содержащая:
хранилище данных, содержащее:
множество результатов волоконно-оптических измерений от волоконно-оптического кабеля, установленного в обучающей скважине, причем множество результатов волоконно-оптических измерений содержит первое множество глубин интенсифицированных интервалов вдоль обучающей скважины; и
множество результатов измерений поверхностных датчиков от поверхностных датчиков обучающей скважины; и
приложение для гидроразрыва пласта, соединенное с возможностью связи с хранилищем данных и выполненное с возможностью:
получения множества результатов волоконно-оптических измерений и множества результатов измерений поверхностных датчиков из хранилища данных,
обучения с использованием множества результатов волоконно-оптических измерений и множества результатов измерений поверхностных датчиков модели для прогнозирования второго множества глубин интенсифицированных интервалов вдоль целевой скважины; и
сохранение модели в хранилище данных.
12. Система по п. 11, отличающаяся тем, что поверхностный датчик обучающей скважины представляет собой блок высокочастотного мониторинга давления (HFPM), расположенный на поверхности обучающей скважины.
13. Система по п. 11,
отличающаяся тем, что модель представляет собой сверточную нейронную сеть,
причем обучение модели включает:
использование элементов множества результатов измерений поверхностных датчиков в качестве множества входных элементов нейронной сети модели сверточной нейронной сети;
использование множества результатов волоконно-оптических измерений в качестве целевых данных для модели сверточной нейронной сети; и
обучение множества градиентов модели сверточной нейронной сети для создания целевых данных на основании множества входных элементов нейронной сети; и
причем приложение для гидроразрыва пласта дополнительно выполнено с возможностью предварительной обработки множества результатов измерений поверхностных датчиков с помощью спектральной обработки для получения изображения зависимости вероятности событий отражения трубной волны на определенной глубине от времени.
14. Система по п. 11,
отличающаяся тем, что модель представляет собой регрессионную модель, и
причем приложение для гидроразрыва пласта дополнительно выполнено с возможностью:
получение множества атрибутов операции по гидроразрыву пласта, обуславливающей первое множество глубин интенсифицированных интервалов; и
создание функции в виде регрессионной модели для прогнозирования распределения нелинейной скорости в целевой скважине на основании распространения трубной волны и множества атрибутов.
15. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, содержащий машиночитаемый программный код для выполнения способа, причем способ включает:
получение множества результатов волоконно-оптических измерений от волоконно-оптического кабеля, установленного в обучающей скважине, причем множество измерений волоконно-оптических результатов содержит первое множество глубин интенсифицированных интервалов вдоль обучающей скважины;
получение множества результатов измерений поверхностных датчиков от поверхностных датчиков обучающей скважины;
обучение с использованием множества результатов волоконно-оптических измерений и множества результатов измерений поверхностных датчиков модели для прогнозирования второго множества глубин интенсифицированных интервалов вдоль целевой скважины; и
сохранение модели.