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预测分析技术提高测井准确性

预测分析提高测井准确性

TGS的数据预测分析技术能够有效改善测井数据准确度!

编译 | 惊蛰

近日,TGS宣布推出新型测井预测分析工具– Analytics Ready LAS (ARLAS)。ARLAS测井预测算法是TGS的AI计划的一部分,其可以根据测井数据计算缺失的测井曲线,填补数据空白,为客户提供覆盖全井筒的完整数据,同时其采用标准化配置,为获得最好的分析数据打下基础。ARLAS使用伽马射线、体积密度、中子孔隙度、深度电阻率曲线等数据(某些情况下只用一种),TGS的预测算法可以将每个LAS转变为完整的四组合仪器数据。

ARLAS使用一系列高密度数据和盲点测试,每次应用都使用超过75种机器学习模型,为测井曲线提供高精准和细致数据,效果超过90%的同类工具。

TGS数据和分析副总裁Arvind Sharma说:“作为测井技术领导者,我们将履行推进石油和能源行业的数字化转型的承诺,TGS很高兴为客户提供ARLAS服务。在该服务帮助下,开发商可以快速、高效地评估大型复杂油藏。在复杂的建模和油气甜点探测中,开发商可以将ARLAS与其他类型的数据结合,获得更准确的预测结果。基于ARLAS的预测结果,勘探开发商和投资者就可以加快资产收购、开发前景预测、井建、生产等决策的制定。”

目前,ARLAS的数据覆盖了Permian地区30万+口井的数据,和Anadarko地区17万+口井的数据,在这些地区的应用中已经发挥了巨大作用。预计在今年年底,该技术的适用范围将进一步扩大。

ARLAS

ARLAS预测算法可以计算得到遗失的测井曲线等数据,填补测井仪器组件的功能缺陷。基于此,客户可以得到类似于完整四组件测井工具的完整数据,对全井筒获得更深刻的认识。其优势包括:数字测井曲线可信度高,无数据盲点,全曲线功能。

ARLAS预测服务采用了世界上最为完整的数值测井技术,可以将单组合、双组合或三组合测井工具获得的数据升级为四组件测井曲线。通过其升级优化的数据可以为油藏的分析表征提供更准确的依据。ARLAS采用了TGS的特有测井预测算法,完全能够填补数据漏洞和盲点,数据覆盖全井筒,分析结果可靠。

在油气藏的测井分析中,测井曲线盲点的存在是该技术的一大缺点。ARLAS服务利用TGS覆盖范围最广、数据最密集的数字测井曲线数据库,与机器学习技术结合,填补测井数据的空白,为客户提供最清晰准确的油藏分析。TGS的数据“图书馆”拥有海量的历史数据,覆盖范围超过同行业竞争对手,确保开发商可以获得当前业内最高质量的测井预测曲线。

TGS的测井图书馆数据库包含北美地区近200万口井的数字化信息,利用这些数据,结合TGS的开发的机器学习算法,可以预测数字测井中的信息缺失和曲线响应。TGS可以成功预测五种关键曲线类型的曲线响应:伽马,电阻率,密度,中子和声波。对于大多数曲线而言,准确率达到90%以上,数据覆盖率和准确度是前所未有的。可以说,TGS的ARLAS以前所未有的方式使油藏更加透明。

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