Well Log Interpretation Using Deep Learning Neural Networks

Author(s):  
Aarushi Gupta ◽  
Utkarsh Soumya
Author(s):  
Елизавета Алексеевна Тихомирова

Одним из важнейших свойств залежи является нефтенасыщенность. При моделировании распределение нефтенасыщенности является одним из основных параметров для подсчета запасов и дальнейшего гидродинамического моделирования. В статье рассмотрены варианты построения куба нефтенасыщенности с учетом априорной информации в виде данных результатов интерпретации геофизических исследований скважины, капилляриметрических испытаний и 3Д-трендов, а также алгоритмы реализации описанных методов в программной среде IRAP RMS. Построены геологические модели по описанным методам. Proper distribution of oil content is one of the main parameters for reserves assessment and further flow simulation. The paper reveals the variety of approaches to oil saturation cube building based on well log interpretation data, capillarimetry and 3D-trends and also the algorithms of the realization of these methods in reservoir modeling software IRAP RMS. Geological models are built using the described approaches.


Petrophysics ◽  
2012 ◽  
pp. 803-827
Author(s):  
Djebbar Tiab ◽  
Erle C. Donaldson

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document