ВОССТАНОВЛЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФИЛЬТРАЦИОННЫХ СВОЙСТВ НЕОДНОРОДНЫХ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ СРЕД ПО ВАРИАЦИЯМ МИКРОСЕЙСМИЧНОСТИ, ВОЗНИКАЮЩЕЙ В РЕЗУЛЬТАТЕ ЗАКАЧКИ ЖИДКОСТИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Определение свойств неоднородных коллекторов по данным об эволюции микросейсмичности является важной задачей при разработке месторождений. Анализ распространения микросейсмических событий, возникающих при закачке/отборе флюида, позволяет получить ценную информацию о проницаемости и напряженном состоянии пласта. В настоящей статье рассматривается обратная задача определения фильтрационных свойств коллектора по данным о распространении микросейсмических событий. Для этого исследуется влияние различных геологических факторов на распределение очагов микросейсмических событий. Для выявления корреляционных связей между параметрами геологической модели и эволюцией микросейсмичности были использованы методы машинного обучения. Из-за недостаточной вариативности натурных данных для обучения модели была создана искусственная база каталогов микросейсмических событий, содержащих координаты очагов и времена их возникновения. Для этого проведено численное моделирование закачки жидкости и генерации микросейсмических событий в синтетических моделях проницаемых сред с разным геологическим строением. Таким образом, предложен комплексный подход к восстановлению фильтрационных свойств неоднородных коллекторов по данным об эволюции микросейсмичности с использованием методов машинного обучения. Предложенная методика может быть применена для оптимизации разработки месторождений, повышения эффективности извлечения флюидов и снижения рисков, связанных с возникновением нежелательной техногенной сейсмической активности.

Об авторах

Е. В. Новикова

Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН

Email: e.novikova@idg.ras.ru
Москва, Россия

Н. А. Барышников

Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН

Email: baryshnikov.na@idg.ras.ru
Москва, Россия

С. Б. Турунтаев

Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН

Москва, Россия

М. А. Тримонова

Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН

Москва, Россия

Список литературы

  1. Адушкин В. В., Турунтаев С. Б. Техногенная сейсмичность - индуцированная и триггерная. М.: ИДГ РАН. 2015a. 364 с.
  2. Баренблатт Г. И., Ентов В. М., Рыжик В. М. Движение жидкостей и газов в природных пластах. М.: Недра. 1984. 211 с.
  3. Dichiarante A.M., Langet N., Bauer R.A., Goertz-Allmann B.P., Williams-Stroud S.C., Kühn D., Oye V., Greenberg S.E., Dando B.D.E.Identifying geological structures through microseismic cluster and burst analyses complementing active seismic interpretation // Tectonophysics. 2021. Т. 820. С. 229107.
  4. Jessell M., Guo J., Li Y., Lindsay M., Scalzo R., Giraud J., Pirot G., Cripps E., Ogarko V.Into the Noddyverse: a massive data store of 3D geological models for machine learning and inversion applications // Earth Syst Sci Data. 2022. Т. 14. № 1. С. 381-392.
  5. Ritz V., Rinaldi A. P., Wiemer S. Transient evolution of the relative size distribution of earthquakes as a risk indicator for induced seismicity // Commun Earth Environ. 2022. Т. 3.
  6. Scibek J. Multidisciplinary database of permeability of fault zones and surrounding protolith rocks at world-wide sites // Sci Data. 2020. Т. 7. № 1. С. 95.
  7. Shapiro S. Fluid-Induced Seismicity. Cambridge: Cambridge University Press. 2015.
  8. Turuntaev S., Eremeeva E., Zenchenko E. Laboratory study of microseismicity spreading due to pore pressure change // J. Seismol. 2013. Т. 17.
  9. Vaswani A., Shazeer N.M., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A.N., Kaiser L., Polosukhin I. Attention is all you need. Adv Neural Inf Process Syst. 2017. Т. 2017-Decem. № Nips. С. 5999-6009.
  10. Zoback M. D. Managing the seismic risk posed by wastewater disposal // Earth Magazine. 2012. С. 38-43.
  11. Zwicker D. A Python package for solving partial differential equations // J. Open Source Softw. 2020. Т. 5. № 48. С. 2158. idglgfd/permeability_reconstruction_network [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/idglgfd/permeability_reconstruction_network (дата обращения: 15.08.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».