Evaluation of the uncertainties in two-dimensional inversion of the Russian electric logging signals using statistical modeling
https://doi.org/10.18303/2619-1563-2020-1-4
Abstract
Based on previously presented Russian electric logging measurements inversion system AlondraWL, we developed software prototype for estimating one- and two-dimensional inversion results uncertainties suitable for galvanic and induction sounding measurements. The algorithm is based on solving a statistically significant number of inverse problems from various initial models in the automatic mode. The software was tested on synthetic and practical high-frequency electromagnetic and galvanic practical logs. The test results show a significant advantage of the developed algorithm over the approach based on the analysis of sensitivity functions.
About the Authors
A. M. Petrov
Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics SB RAS
Russian Federation
Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090, Russia
Russian Federation
Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090, Russia
K. V. Sukhorukova
Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics SB RAS
Russian Federation
Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090, Russia
Russian Federation
Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090, Russia
References
1. Аппаратура высокочастотного индукционного каротажного изопараметрического зондирования: Руководство по эксплуатации. ЛУЧ. 6.00.00.00 РЭ. – Новосибирск: НПП ГА «Луч», 2005. – 16 с.
2. Аржанцев В.С., Сухорукова К.В., Нечаев О.В. Чувствительность к геоэлектрическим параметрам и двумерная инверсия сигналов бокового каротажного зондирования // Каротажник. – 2012. – № 10 (220). – С. 105–115.
3. Глинских В.Н., Никитенко М.Н., Эпов М.И. Линеаризованные решения прямых и обратных двумерных задач высокочастотного электромагнитного каротажа в проводящих средах с учетом токов смещения // Геология и геофизика. – 2013. – Т. 54, № 12. – С. 1942–1951.
4. Кнеллер Л.Е., Потапов А.П. Определение удельного электрического сопротивления пластов при радиальной и вертикальной неоднородности разреза скважин // Геофизика. – 2010. – № 1. – С. 52–64.
5. Комплекс геофизический скважинный автономный СКЛ-А: Руководство по эксплуатации. ЛУЧ. 452.00.00.00 РЭ. – Новосибирск: НПП ГА «Луч», 2013. – 65 с.
6. Михайлов И.В., Глинских В.Н., Никитенко М.Н., Суродина И.В. Совместная численная инверсия данных индукционных и гальванических каротажных зондирований в моделях геологических сред с осевой симметрией // Геология и геофизика. – 2017. – Т. 58, № 6. – С. 935–947.
7. Нечаев О.В., Глинских В.Н. Быстрый прямой метод решения обратной задачи электрического каротажа в нефтегазовых скважинах // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. – 2017. – Т. 15, № 4. – С. 53–63.
8. Петров А.М., Сухорукова К.В., Нечаев О.В. Возможности и ограничения восстановления параметров анизотропных осесимметричных моделей среды путем инверсии данных БКЗ // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2017: Сб. материалов XIII Междунар. науч. конгр. в 4 т. – Новосибирск: СГУГиТ, 2017. – Т. 3. – С. 181–186.
9. Петров А.М., Нечаев О.В., Сухорукова К.В. Быстрая совместная двумерная инверсия данных электромагнитных и гальванических каротажных зондирований с определением вертикального сопротивления // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2018: Сб. материалов XIV Междунар. науч. конгр. в 6 т. – Новосибирск: СГУГиТ, 2018. – Т. 4. – С. 90–97.
10. Сухорукова К.В., Петров А.М., Нечаев О.В. Численная инверсия данных электрокаротажа в интервалах анизотропных глинистых отложений // Каротажник. – 2017. – № 4 (274). – С. 34-48.
11. Cartis C., Fiala J., Marteau B., Roberts L.C. Improving the flexibility and robustness of model-based derivative-free optimization solvers. arXiv:1804.00154 [math.OC]. Cornell University, 2018.
12. Epov M.I., Sukhorukova K.V., Nechaev O.V., Petrov A.M., Rabinovich M., Weston H., Tyurin E., Wang G.L., Abubakar A., Claverie M. Comparison of the Russian and Western resistivity logs in typical Western Siberian reservoir environments: a numerical study // Petrophysics. – 2020. – Vol. 61, No.1. – P. 38–71.
Review
For citations:
Petrov A.M., Sukhorukova K.V. Evaluation of the uncertainties in two-dimensional inversion of the Russian electric logging signals using statistical modeling. Russian Journal of Geophysical Technologies. 2020;(1):4-15. (In Russ.) https://doi.org/10.18303/2619-1563-2020-1-4
Views:
608
Email this article 