Developing neural network analysis technology for the resolution of issues in oil and gas geophysics
- Authors: Turenko S.K.1
-
Affiliations:
- Industrial University of Tyumen
- Issue: No 3 (2024)
- Pages: 44-57
- Section: GEOLOGY, PROSPECTING AND EXPLORATION OF OIL AND GAS FIELDS
- URL: https://journals.rcsi.science/0445-0108/article/view/357217
- DOI: https://doi.org/10.31660/0445-0108-2024-3-44-57
- ID: 357217
Cite item
Full Text
Abstract
Neural network analysis represents a promising avenue for enhancing the efficacy of petroleum geophysics and the oil and gas industry. The analysis of the obtained experience of using the available neural network analysis methods and software packages in solving problems of oil and gas geophysics shows the absence of a significant (breakthrough) effect. In order to achieve a significant effect, it is proposed to move from methods to neural network analysis technologies. The article presents a fundamental framework for neural network analysis technology in the context of oil and gas geophysics. This includes a neural network designer, a subsystem for training geophysicists in the field of neural network analysis, a digital polygon, and a knowledge base comprising tasks, neural network analysis methods, techniques, and experience in solving applied problems. The elements of the proposed technology and their interrelation are discussed in detail. The pilot version of the proposed technology, which includes its principal elements, is initially described in terms of its orientation towards the training of specialists. The results of the pilot version's approval have demonstrated the efficacy of the proposed technology. The scientific and technological priorities of the proposed technology development have been delineated.
About the authors
S. K. Turenko
Industrial University of Tyumen
Email: turenkosk@tyuiu.ru
ORCID iD: 0000-0002-3133-2193
References
Туренко, С. К. О цифровизации нефтегазовой геофизики / С. К. Туренко. – doi: 10.33285/0132-2222-2021-6(575)-23-28. – Текст : непосредственный // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. – 2021. – № 6 (575). – С. 23–28. Туренко, С. К. Об использовании методов нейросетевого анализа в нефтегазовой геофизике / С. К. Туренко – Текст : непосредственный // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Сибири. – 2024. – № 1. – С. 66–71. Ипатова, Э. Методологии и технологии системного проектирования информационных систем / Э. Ипатова, Ю. Ипатов. – Москва : ФЛИНТА, 2021. – 257 с. – Текст : непосредственный. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – Санкт-Петербург : Питер, 2001. – 384 с. – Текст : непосредственный. Кириченко, А. А. Конструирование искусственных нейронных ансамблей (ИНА) / А. А. Кириченко. – 2020. – URL: https://ridero.ru/books/konstruirovanie_iskusstvennykh_neironnykh_ansamblei_ina/freeText/#freeTextContainer. – Текст : электронный. Корчагин, О. А. Цифровые геофизические полигоны как важный фактор развития отечественных программных комплексов для геологоразведочных работ на углеводороды / О. А. Корчагин. – Текст : непосредственный // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. – 2023. – № 6 (185). – С. 54–59. Виртуальный тренажер-нейросимулятор для решения задач нефтегазовой геофизики «Geophysics Neural Simulator». Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ : № 2021681055 : заявл. 10.11.21 : опубл. 17. 11. 21 / Туренко С. К., Аристов А. И. – Текст : непосредственный. Цифровая модель текстурно-неоднородных пород-коллекторов. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ : № 2022617868 : заявл. 15. 04. 22 : опубл. 26. 04. 22 / Брюханова Е. В., Мамяшев В. Г., Туренко С. К., Аристов А. И. – Текст : непосредственный.
Supplementary files
