Ứng dụng mạng trí tuệ nhân tạo dự báo phân bố vật liệu núi lửa trong tập D, mỏ X, bể Cửu Long

Tóm tắt

Sự có mặt của các vật liệu núi lửa trong đá chứa sẽ làm giảm giá trị độ rỗng và ảnh hưởng tới chất lượng của các vỉa chứa chúng. Do đó, hiểu rõ được sự phân bố của đối tượng này sẽ có ý nghĩa rất lớn trong công tác định hướng thăm dò và khai thác dầu khí. Bài báo này sử dụng phương pháp phân tích thuộc tính địa chấn kết hợp với ứng dụng mạng Nơron nhân tạo (ANN) để dự báo sự phân bố của các vật liệu núi lửa trong tập D. Các thuộc tính được lựa chọn làm đầu vào để luyện ANN bao gồm thuộc tính RMS, thuộc tính RAI và thuộc tính Specdecom. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các vật liệu núi lửa phân bố chủ yếu ở phía Tây Nam của lô (khu vực giếng khoan D và phía Tây giếng khoan E), một phần nhỏ nằm rải rác ở gần đới nâng Côn Sơn. Hệ số tương quan giữa các thuộc tính địa chấn từ 71÷80%, điều này thể hiện độ tin cậy của kết quả luyện mạng là tương đối cao. Do đó, có thể sử dụng phương pháp này để dự báo sự phân bố của các vật liệu núi lửa trong khu vực nghiên cứu.