«Роснефть»: машинное обучение для прогноза нефтегазоносности
Описание проекта
Тюменский научный институт «Роснефти» разработал методику оценки термической зрелости органического вещества горных пород, повышающую точность прогноза нефтегазоносности. Методика сочетает традиционные визуальные исследования образцов углистого материала в керне с количественным анализом компонентов под микроскопом. Машинное обучение применяется для автоматического распознавания оттенков частиц углерода, по которым оценивается генерация углеводородов. Это снимает субъективность визуальной оценки специалистом.
Вендор и технология: Тюменский научный институт «Роснефти» — машинное обучение для автоматического распознавания.
Задача
Оценка термической зрелости органического вещества опиралась на визуальное определение оттенков частиц углерода специалистом, что вносило субъективность. Точность прогноза залежей углеводородов от этого страдала.
Цели внедрения
-
Повысить точность прогноза нефтегазоносности
-
автоматизировать распознавание оттенков частиц углерода
-
объединить визуальные исследования керна с количественным анализом
-
оценивать термическую зрелость органического вещества горных пород
-
снизить субъективность оценки
Результаты
-
Результаты
-
числовых результатов не раскрыто
-
качественные эффекты — повышение точности прогноза залежей углеводородов, автоматизация распознавания оттенков частиц углерода, снижение субъективности оценки