Восстановление пространственного распределения фильтрационных свойств неоднородных геологических сред по вариациям микросейсмичности, возникающей в результате закачки жидкости
- Авторы: Новикова Е.В.1, Барышников Н.А.1, Турунтаев С.Б.1, Тримонова М.А.1
- 
							Учреждения: 
							- Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН
 
- Выпуск: № 2 (2025)
- Страницы: 114-127
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.eco-vector.com/0002-3337/article/view/686363
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0002333725020091
- EDN: https://elibrary.ru/DMCNEA
- ID: 686363
Цитировать
Полный текст
 Открытый доступ
		                                Открытый доступ Доступ предоставлен
						Доступ предоставлен Доступ платный или только для подписчиков
		                                							Доступ платный или 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.
Полный текст
 
												
	                        Об авторах
Е. В. Новикова
Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН
							Автор, ответственный за переписку.
							Email: e.novikova@idg.ras.ru
				                					                																			                												                	Россия, 							Москва						
Н. А. Барышников
Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН
														Email: e.novikova@idg.ras.ru
				                					                																			                												                	Россия, 							Москва						
С. Б. Турунтаев
Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН
														Email: e.novikova@idg.ras.ru
				                					                																			                												                	Россия, 							Москва						
М. А. Тримонова
Институт динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН
														Email: e.novikova@idg.ras.ru
				                					                																			                												                	Россия, 							Москва						
Список литературы
- Адушкин В. В., Турунтаев С. Б. Техногенная сейсмичность — индуцированная и триггерная. М.: ИДГ РАН. 2015a. 364 с.
- Баренблатт Г. И., Ентов В. М., Рыжик В. М. Движение жидкостей и газов в природных пластах. М.: Недра. 1984. 211 с.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Shapiro S. Fluid-Induced Seismicity. Cambridge: Cambridge University Press. 2015.
- Turuntaev S., Eremeeva E., Zenchenko E. Laboratory study of microseismicity spreading due to pore pressure change // J. Seismol. 2013. Т. 17.
- 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.
- Zoback M. D. Managing the seismic risk posed by wastewater disposal // Earth Magazine. 2012. С. 38–43.
- 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
 
				
			 
						 
						 
						 
					 
						 
									
 
  
  
  Отправить статью по E-mail
			Отправить статью по E-mail 














