№ 2,
2021
Скачать статью
Изучение геологических разрезов для принятия технико-технологических решений при бурении в условиях неопределенности
Институт нефти и газа Национальной Академии наук Азербайджана AZ1000, Азербайджан, г. Баку, ул. Ф. Амирова, 9: raminisayev@gmail.com, igorbaku@yandex.ru
Резюме
A-
A+
К настоящему времени накопилось большое количество исследований, посвященных получению и использованию информации о бурении скважин. Качество этой информации оказывает большое влияние на процесс принятия решений при бурении, т.к. в большинстве случаев оно происходит в условиях неопределенности. Многочисленные исследования и опыт бурения показывают, что данные, полученные в процессе бурения, требуют проведения статистической обработки и глубокого анализа. Целью исследований, основанных на применении вероятностных методов и нечеткой логики, является прогнозирование свойств пород, слагающих разрез скважины, и выделение однородных интервалов по комплексу признаков. При этом различные методы позволяют оценивать свойства горных пород как по керну, шламу, используя результаты геофизических исследований скважин, так и по данным геолого-технологических исследований при бурении. В настоящей статье рассматривается возможность использования предложенных методов на примерах конкретных скважин, т.к. их успешное применение способствует повышению эффективности изучения геологических разрезов и качества информации, получаемой в процессе бурения скважин, а также повышению качества принимаемых решений. Авторами была предложена расчетная схема для оценки буримости горных пород, связанной с их свойствами, прогнозируемыми по результатам комплексного каротажа во время бурения. По результатам ГИС при бурении показаны способы построения уточненной литологической колонны. Предложенная в статье методика может быть рекомендована для анализа данных при бурении, уточнения литологии и границ отдельных типов горных пород, что играет важную роль при принятии решений по выбору пара-метров процесса.
Ключевые слова: пористость, твердость, плотность, математическая статистика, нечеткая логика, среднее гармоническое
ЛИТЕРАТУРА
Brown D.F., Cuddy S.J., Garmendia-Doval A.B., McСall J.A.W. The prediction of permeability in oil-bearing strata using genetic algorithms. In: Materials of the Third IASTED International Conference Artificial Intelligence and Soft Computing, Banff, Alberta, Canada, July 24-26, 2000, https: //www.researchgate.net/publication/220909228_The_Prediction_of_Permeability_in_Oil-Bearing_Strata_using_Genetic _Algorithms.
Cuddy S.J. and Glover P.W.J. The application of fuzzy logic and genetic algorithms to reservoir characterization and modeling. Soft Computing for Reservoir Characterization and Modeling, No. 1, 2002, pp. 219-241.
Efendiyev G.M., Djafarova N.M., Djevanshir R.D. The optimum decision in cutting-type drilling bits selection with regard to their operating conditions and the vagueness of the task posed. Energy sources, Vol. 13, No. 2, 1991, pp. 243-250.
Efendiyev G., Isayev R., Piriverdiyev I. Decision-making while drilling wells based on the results of modeling the character-istics of rocks using probabilistic-statistical methods and fuzzy logic. ISAIC 2020, Journal of Physics: Conference Series, V. 1828, 2021, https://iopscience.iop.org/article/ 10.1088/1742-6596/1828/1/012016/pdf
Efendiyev G.M., Mammadov P.Z., Piriverdiyev I.A. Modeling and evaluation of rock properties based on integrated logging while drilling with the use of statistical methods and fuzzy logic. 10th International Conference on Theory and Application of Soft Computing, Computing with Words and Perceptions – ICSCCW-2019. Advances in intelligent systems and computing book series (AISC), Vol. 1095, 2020, pp. 503-511.
Fang J.H. and Chen H.C. Fuzzy modeling and the prediction of porosity and permeability from the compositional and textural attributes of sandstone. Journal of Petroleum Geology, Vol. 20, No. 2, 1997, pp. 185-204.
Freund J.E. and Walpole R.E. Mathematical Statistics. Prentice-Hall. New Jersey, 1980, 548 p.
Piriverdiyev I.A. Division of the geological section into homogeneous drillability intervals based on the results of modeling the properties of rocks in the drilling process. ANAS Transactions, Earth Sciences, No. 2, 2020, pp. 33-39.
Piriverdiyev I.A. Division of the geological section into homogeneous drillability intervals based on the results of modeling the properties of rocks in the drilling process. ANAS Transactions, Earth Sciences, No. 2, 2020, pp. 33-39.
Zadeh L. Fuzzy sets. Information and Control, No. 8, 1965, pp. 338-353.
Родионов Д.А. Статистические методы разграничения геологических объектов по комплексу признаков. Недра. Москва, 1968, 158 с.
Эфендиев Г.М., Кулиев Г.Г., Пиривердиев И.А. и др. Методы и средства повышения качества информации при принятии решений в управлении процессом бурения скважин. В сборнике научных трудов: Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и применения. Киев, ИСМ им. В.Н. Бакуля НАН Украины, Т. 22, 2019, с. 52-62.
DOI:
10.33677/ggianas20210200065