Optimization of the algorithm for searching for the most reliable implementations of a geological model

Abstract


One of the most important tasks in the oil and gas industry is to predict the values of geological parameters of productive formations in the interwell space. The accuracy of estimating the effective oil-saturated thickness or the values of filtration and capacity properties at the locations of the project well stock directly affects the efficiency of oil and gas assets development and economic indicators.The task of predicting the values of geological parameters is complicated by the fact that the geological environment has been studied by wells in fragments, and sources of information about the interwell space, despite continuous technological progress, have limited accuracy. In addition, the real geological structure in most cases is much more complex than our understanding of it. The vertical and lateral heterogeneity of productive formations and the high degree of geological properties variability do not allow the effective use of interpolation methods.This paper presents the results of testing the author's methodology aimed at finding the most reliable implementations of a three-dimensional lithology model.The proposed approach is based on the use of Bayesian optimization to determine the most optimal values of variogram ranges along the X and Y axes during the modeling of a three-dimensional lithology cube. The mean absolute error of the predicted total effective thickness of the reservoir, calculated using cross-validation, was employed as the primary metric to evaluate the reliability of the three-dimensional lithology model. The results demonstrate the advantages of applying Bayesian optimization compared to the classical grid search method for parameter optimization. Firstly, the proposed approach enabled the creation of a three-dimensional lithology model with higher predictive capability. Secondly, the developed methodology significantly reduced the computational resources required for the calculations.

Full Text

1

About the authors

D. V Potapov

Perm National Research Polytechnic University

I. S Putilov

LUKOIL-Engineering LLC

G. P Khizhnyak

Perm National Research Polytechnic University

A. V Shumilov

Perm State National Research University

References

  1. Потапов, Д.В. Анализ геологических рисков на этапе оценки запасов с целью повышения эффективности освоения актива / Д.В. Потапов, Е.И. Ефремова // Нефтегазовая геология. Теория и практика. – 2023. – Т. 18, № 1. – С. 13–29. doi: 10.17353/2070-5379/2_2023
  2. Прямой нейросетевой прогноз коллекторских свойств пласта по данным сейсморазведки на примере клиноформных отложений Западной Сибири / И.И. Приезжев [и др.] // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2023. – Т. 8, № 2. – С. 28–39. doi: 10.51890/2587-7399-2023-8-2-28-39
  3. Егоров, Д.В. Анализ применимости алгоритмов машинного обучения для задач интерполяции и прогноза геологических свойств в межскважинном пространстве / Д.В. Егоров, Б.В. Белозеров // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2022. – № 4. – С. 13–16. doi: 10.24887/2587-7399-2018-4-13-16
  4. Платов, Б.В. Оценка толщины маломощных пластов при помощи данных сейсморазведки на примере тульско-бобриковских отложений Республики Татарстан / Б.В. Платов, Р.И. Хайрутдинова, А.И. Кадиров // Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. – 2021. – Т. 63, № 4. – С. 80–87. doi: 10.32454/0016-7762-2020-63-4-80-87
  5. Галкин, С.В. Методология учета геологических рисков на этапе поисков и разведки нефтяных месторождений / С.В. Галкин // Недропользование. – 2012. – № 4. – С. 23–32.
  6. Демьянов, В.В. Геостатистика: теория и практика / В.В. Демьянов, Е.А. Савельева; под ред. Р. В. Арутюняна; Ин-т проблем безопасного развития атомной энергетики РАН. – М.: Наука, 2010. – 327 с.
  7. Матерон, Ж. Основы прикладной геостатистики / пер. с фр. Ю.В. Рощина; под ред. и с предисл. д-ра геол.-мин. наук Д.Я. Суражского и канд. техн. наук А.М. Марголина; послесл. канд. техн. наук А.М. Марголина. – М.: РГБ, 2008. – 408 с.
  8. Emery, X. Properties and limitations of sequential indicator simulation / X. Emery // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. – 2004. – Vol. 18. – P. 414–424. doi: 10.1007/s00477-004-0213-5
  9. Deutsch, C.V. A sequential indicator simulation program for categorical variables with point and block data: BlockSIS / C.V. Deutsch // Computers & Geosciences. – 2006. – Vol. 32, no. 10. – P. 1669–1681. doi: 10.1016/j.cageo.2006.03.005
  10. Juang, K.W. Using sequential indicator simulation to assess the uncertainty of delineating heavy-metal contaminated soils / K.W. Juang, Y.S. Chen, D.Y. Lee // Environmental Pollution. – 2004. – Vol. 127, no. 2. – P. 229–238. doi: 10.1016/j.envpol.2003.07.001
  11. Steel, M.F.J. Non-Gaussian and nonparametric models for continuous spatial data / M.F.J. Steel, M. Fuentes // Handbook of Spatial Statistics. – 2010. – P. 149–167. doi: 10.1201/9781420072884-c11
  12. Jornel, A.J. Mining geostatistics / A.J. Jornel, C.J. Huijbregts. – London: Academic Press, 1978. – 600 p.
  13. Matheron, G. Principles of geostatistics / G. Matheron // Economic geology. – 1963. – Vol. 58, no. 8. – P. 1246–1266. doi: 10.2113/gsecongeo.58.8.1246
  14. Pyrcz, M.J. Geostatistical reservoir modeling / M.J. Pyrcz, C.V. Deutsch. – USA: Oxford University Press, 2014. – 448 p.
  15. Tuia, D. Advanced Mapping of Environmental Data: Geostatistics / D. Tuia, M. Kanevski // Machine Learning and Bayesian Maximum Entropy. – London: John Wiley & Sons. – 2008. – 352 p.
  16. Потехин, Д.В. Оптимизация технологии многовариантного трехмерного геологического моделирования залежей нефти и газа : дис. … канд. техн. наук : 25.00.12 / Денис Владимирович Потехин. – Пермь, 2014. – 151 с.
  17. Потехин, Д.В. Количественное обоснование параметров многовариантного моделирования для повышения достоверности трехмерных геологических моделей нефтяных месторождений / Д.В. Потехин, И.С. Путилов // Территория Нефтегаз. – 2014. – № 2. – С. 18–21.
  18. Путилов, И.С. Многовариантное 3D-моделирование с контролем качества реализаций для повышения достоверности геологических моделей / И.С. Путилов, Д.В. Потехин, В.И. Галкин // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2015. – № 10. – С. 17–20.
  19. Потехин, Д.В. Повышение достоверности геологических моделей залежей нефти и газа на основе усовершенствованной технологии многовариантного трехмерного моделирования / Д.В. Потехин, И.С. Путилов, В.И. Галкин // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 6. – С. 16–19.
  20. Потехин, Д.В. Построение 3D геологических моделей нефтяных залежей на основе метода вероятностных множественных реализаций / Д.В. Потехин // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2023. – № 7. – С. 12–18.
  21. Построение детальной литолого-фациальной трехмерной модели на основе комплексирования геолого-геофизических данных на примере бобриковских отложений Батырбайского месторождения Пермского края / Д.В. Потапов, Н.О. Азанова, А.Е. Подосенов, С.В. Ладейщиков // Нефтепромысловое дело. – 2022. – № 11 (647). – С. 5–14. doi: 10.33285/0207-2351-2022-11(647)-5-14
  22. Прогнозирование фаций терригенных отложений на основе высокоинформативных сейсмических данных 3D и машинного обучения / С.В. Ладейщиков [и др.] // Геофизика. – 2018. – № 5. – С. 31–37.
  23. Прогноз геологического строения на основе многовариантной модели Ростовицкого месторождения / А.Е. Подосенов [и др.] // Нефтепромысловое дело. – 2021. – № 11 (635). – С. 5. doi: 10.33285/0207-2351-2021-11(635)-5-13
  24. Ладейщиков, С.В. Опыт выполнения комплексных прогнозов фаций на основе высокоинформативных сейсмических данных для задач геолого-гидродинамического моделирования / С.В. Ладейщиков, И.С. Путилов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2019. – № 3. – С. 66–73.
  25. Путилов, И.С. Многовариантный прогноз коллекторов по данным 3D-сейсморазведки / И.С. Путилов // Технологии сейсморазведки. – 2013. – № 1. – С. 59.
  26. Путилов, И.С. Разработка новой технологии многовариантного прогноза нефтегазоносности по сейсмическим данным / И.С. Путилов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2014. – № 4. – С. 47–54.
  27. Gradient-based learning applied to document recognition / Y. LeCun [et al.] // Proceedings of the IEEE. – 1998. – Vol. 86, no. 11. – P. 2278–2324. doi: 10.1109/5.726791
  28. Efficient backprop / Y. LeCun [et al.] // Neural networks: Tricks of the trade. – Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. – P. 9–50. doi: 10.1007/978-3-642-35289-8_3
  29. Interpretability in healthcare: A comparative study of local machine learning interpretability techniques / R. ElShawi, Y. Sherif, M. Al‐Mallah, S. Sakr // Computational Intelligence. – 2021. – Vol. 37, no. 4. – P. 1633–1650. doi: 10.1111/coin.12410
  30. Применение кросс-валидации при выборе вариограммы для моделирования куба пористости геологической 3D-модели / Ш.Р. Исламов, Л.Р. Сагирова, И.И. Боков, Г.В. Шелухов // Территория «Нефтегаз». – 2023. – № 11–12. – С. 14–23.
  31. Soares, A. Sequential indicator simulation with correction for local probabilities / A. Soares // Mathematical geology. – 1998. – Vol. 30, no. 6. – P. 761–765. doi: 10.1023/A:1022451504120
  32. Feurer, M. Hyperparameter optimization / M. Feurer, F. Hutter // Automated machine learning: Methods, systems, challenges. – 2019. – P. 3–33. doi: 10.1007/978-3-030-05318-5_1
  33. Frazier, P.I. Bayesian optimization / P.I. Frazier // Recent advances in optimization and modeling of contemporary problems. – Informs, 2018. – P. 255–278. doi: 10.1287/educ.2018.0188
  34. Snoek, J. Practical bayesian optimization of machine learning algorithms / J. Snoek, H. Larochelle, R.P. Adams // Advances in neural information processing systems. – 2012. – Vol. 25. – P. 1601–1610. doi: 10.48550/arXiv.1206.2944
  35. Jafrasteh, B. Objective functions from Bayesian optimization to locate additional drillholes / B. Jafrasteh, A. Suárez // Computers & Geosciences. – 2021. – Vol. 147. – P. 104674. doi: 10.1016/j.cageo.2020.104674
  36. Nowak W., De Barros F.P.J., Rubin Y. Bayesian geostatistical design: Task‐driven optimal site investigation when the geostatistical model is uncertain / W. Nowak, F.P.J. De Barros, Y. Rubin // Water Resources Research. – 2010. – Vol. 46, no. 3. – P. 463–481. doi: 10.1029/2009WR008312
  37. Carpenter, C. Combined Geostatistics and Bayesian Updating Optimize Drilling in Shale-Gas Plays / C. Carpenter // Journal of Petroleum Technology. – 2014. – Vol. 66, no. 10. – P. 179–184. doi: 10.2118/1014-0179-JPT
  38. Kim, J. Lithofacies classification integrating conventional approaches and machine learning technique / J. Kim // Journal of Natural Gas Science and Engineering. – 2022. – Vol. 100. – P. 104500. doi: 10.1016/j.jngse.2022.104500
  39. Al-Mudhafar, W.J. Integrating well log interpretations for lithofacies classification and permeability modeling through advanced machine learning algorithms / W.J. Al-Mudhafar // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. – 2017. – Vol. 7, no. 4. – P. 1023–1033. doi: 10.1007/s13202-017-0360-0
  40. Antariksa, G. Performance evaluation of machine learning-based classification with rock-physics analysis of geological lithofacies in Tarakan Basin, Indonesia / G. Antariksa, R. Muammar, J. Lee // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2022. – Vol. 208. – P. 109250. doi: 10.1016/j.petrol.2021.109250
  41. Stochastic reconstruction of fracture network pattern using spatial point processes / M. Shakiba [et al.] // Geoenergy Science and Engineering. – 2024. – Vol. 236. – P. 212741. doi: 10.1016/j.geoen.2024.212741
  42. Özbayrak, F. Spatial bagging to integrate spatial correlation into ensemble machine learning / F. Özbayrak, J.T. Foster, M.J. Pyrcz // Computers & Geosciences. – 2024. – Vol. 186. – P. 105558. doi: 10.1016/j.cageo.2024.105558
  43. Pyrcz, M.J. Data analytics and geostatistical workflows for modeling uncertainty in unconventional reservoirs / M.J. Pyrcz // Bulletin of Canadian Petroleum Geology. – 2019. – Vol. 67, no. 4. – P. 273–282. doi: 10.35767/gscpgbull.67.4.273
  44. Pyrcz M.J. Transforming data to a gaussian distribution / M.J. Pyrcz, C.V. Deutsch, J.L. Deutsch // Geostatistics Lessons. – 2018. – P. 27–38.
  45. Automatic well log analysis across priobskoe field using machine learning methods / B. Belozerov [et al.] // SPE Russian Petroleum Technology Conference. – SPE, 2018. – P. D013S002R011. doi: 10.2118/191604-18RPTC-MS
  46. Image processing and machine learning approaches for petrographic thin section analysis / S. Budennyy [et al.] // SPE Russian Petroleum Technology Conference. – SPE, 2017. – P. D023S014R005. doi: 10.2118/187885-MS

Statistics

Views

Abstract - 23

PDF (Russian) - 17

PDF (English) - 5

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2025 Potapov D.V., Putilov I.S., Khizhnyak G.P., Shumilov A.V.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies