Застосування нейронних мереж зі зворотним розповсюдженням помилки в задачах електрометрії нафтогазових свердловин
| dc.contributor.author | Миронцов, М. Л. | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-29T09:25:37Z | |
| dc.date.available | 2026-05-29T09:25:37Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Вступ. Кінцевим кроком електрометрії як основного методу геофізичного дослідження свердловин є кількісна інтерпретація, яка вимагає розв’язання нестійкої оберненої задачі визначення геоелектричних параметрів нашарування пластів, розкритих свердловиною. Проблематика. Необхідність розв’язувати обернені математичні задачі електрометрії нафтогазових свердловин супроводжується проблемою їхньої нестійкості. Для задач електричного каротажу не існує універсального регуляризаційного методу ефективного розв’язання нестійких обернених задач, створення регуляризаційних методів є технічно складним завданням. Мета. Продемонструвати можливість ефективного розв’язання оберненої задачі електрометрії (як методами електричного, так й індукційного каротажу) за допомогою використання нейронних мереж зі зворотним розповсюдженням похибки простої архітектури. Матеріали й методи. Для розв’язання поставленої задачі шляхом випробовування різних параметрів та архітектури нейронної мережі було обрано двошарову мережу із зворотнім поширенням помилки. Результати. Створено та навчено нейронну мережу (із розробкою структури та обчисленням відповідних масивів її навчання) для визначення становлення параметрів тришарового пласта, розкритого свердловиною. Це дозволило встановлювати радіальні геоелектричні параметри продуктивних пластів-колекторів і визначати їхні фільтраційні характеристики при подальшій кількісній інтерпретації. Висновки. Показано, що задача визначення радіального (вздовж пласта для вертикальних свердловин) розподілу питомого електричного опору може бути ефективно розв’язана за використання нейронних мереж із оберненим розповсюдженням помилки простої архітектури. Створено ефективний інструмент для надання швидкої та точної відповіді на головні питання замовника геофізичних робіт: де саме і в якій кількості знаходиться корисний флюїд. | |
| dc.identifier.citation | Миронцов, М. (2025). ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ЗІ ЗВОРОТНИМ РОЗПОВСЮДЖЕННЯМ ПОМИЛКИ В ЗАДАЧАХ ЕЛЕКТРОМЕТРІЇ НАФТОГАЗОВИХ СВЕРДЛОВИН. Science and Innovation, 21(4), 78–84. https://doi.org/10.15407/scine21.04.078 | |
| dc.identifier.uri | https://scinn-eng.org.ua/ojs/index.php/ni/article/view/789 | |
| dc.identifier.uri | https://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/2196 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Національна академія наук України, Видавничий дім «Академперіодика» | |
| dc.subject | TECHNOLOGY | |
| dc.title | Застосування нейронних мереж зі зворотним розповсюдженням помилки в задачах електрометрії нафтогазових свердловин | |
| dc.title.alternative | The Use of Neural Networks with Backpropagation of Error in the Problems of Oil and Gas Well Electrometry | |
| dc.type | Article |