Optimization of the Algorithm for Searching for the Most Reliable Implementations of a Geological Model

One of the most important tasks in the oil and gas industry is to predict the values of geological parameters of productive formations in the interwell space. The accuracy of estimating the effective oil-saturated thickness or the values of filtration and capacity properties at the locations of the project well stock directly affects the efficiency of oil and gas assets development and economic indicators. The task of predicting the values of geological parameters is complicated by the fact that the geological environment has been studied by wells in fragments, and sources of information about the interwell space, despite continuous technological progress, have limited accuracy. In addition, the real geological structure in most cases is much more complex than our understanding of it. The vertical and lateral heterogeneity of productive formations and the high degree of geological properties variability do not allow the effective use of interpolation methods. This paper presents the results of testing the author's methodology aimed at finding the most reliable implementations of a three-dimensional lithology model. The proposed approach is based on the use of Bayesian optimization to determine the most optimal values of variogram ranges along the X and Y axes during the modeling of a three-dimensional lithology cube. The mean absolute error of the predicted total effective thickness of the reservoir, calculated using cross-validation, was employed as the primary metric to evaluate the reliability of the three-dimensional lithology model. The results demonstrate the advantages of applying Bayesian optimization compared to the classical grid search method for parameter optimization. Firstly, the proposed approach enabled the creation of a three-dimensional lithology model with higher predictive capability. Secondly, the developed methodology significantly reduced the computational resources required for the calculations.

Оптимизация алгоритма поиска наиболее достоверных реализаций геологической модели

Одной из важнейших задач в нефтегазодобывающей отрасли является прогнозирование значений геологических параметров продуктивных пластов в межскважинном пространстве. Точность оценки эффективной нефтенасыщенной толщины или значений фильтрационно-емкостных свойств в местах расположения проектного фонда скважин напрямую влияет на эффективность разработки нефтегазовых активов и на экономические показатели. Задача прогнозирования значений геологических параметров осложняется тем, что геологическая среда изучена скважинами фрагментарно, а источники информации о межскважинном пространстве, несмотря на непрерывный технологический прогресс, обладают ограниченной точностью. К тому же реальное геологическое строение в большинстве случаев значительно сложнее, чем наше представление о нем. Вертикальная и латеральная неоднородность продуктивных пластов и высокая степень изменчивости геологических свойств не позволяют эффективно использовать методы интерполяции. В данной работе представлены результаты апробации авторской методологии, направленной на поиск наиболее достоверных реализаций трехмерной модели литологии. Предложенный подход основан на использовании байесовской оптимизации для определения наиболее оптимальных значений рангов вариограмм по осям X и Y при моделировании трехмерного куба литологии. Средняя абсолютная ошибка прогноза суммарной эффективной толщины пласта, рассчитанная с использованием кросс-валидации, использована в качестве основной метрики, оценивающей надежность трехмерной модели литологии. Полученные результаты демонстрируют преимущества применения байесовской оптимизации относительно классического подхода поиска оптимальных параметров модели с перебором по сетке. Во-первых, примененный подход позволил получить трёхмерную модель литологии с более высокой прогностической способностью. И во-вторых, авторская методология позволила значительно сократить необходимые для расчётов вычислительные ресурсы.