Разработка методики автоматической оценки качества полевых данных, полученных несейсмическими методами

Необходимо разработать методику комплексной автоматической оценки качества полевых данных, полученных несейсмическими методами и используемых для формирования физической модели месторождения.

Эффективность работы вертикально интегрированной нефтяной компании в значительной степени зависит от эффективной прогнозируемой добычи нефти, которая, в свою очередь, определяется выбором правильных типов скважин и режимов их работы с учетом всех особенностей работы конкретного месторождения. Важнейшую роль при проектировании скважин играет корректная интерпретация данных, полученных в ходе геологоразведочных работ. Современное оборудование позволяет собрать большой массив данных для анализа и последующего принятия решений о целесообразности разработки, однако для их обработки требуется подобрать правильный математический аппарат. В рамках этого проекта вам предстоит проанализировать актуальные методы обработки данных, полученных несейсмическими методами (НСМ) и используемых для решения обратной задачи и построения физической модели месторождения, а также разработать методику оценки качества этих данных.

Да, проект рассчитан на то, что им будут заниматься три специалиста — геофизик, аналитик и разработчик программного обеспечения.

1. Ознакомиться с используемыми в компании несейсмическими методами (НСМ). 2. Сформировать перечень используемых в отрасли метрик для оценки моделей физических свойств месторождения, полученных в результате решения обратной задачи. 3. Сформировать перечень применяемых в отрасли методик сравнения моделей между собой. 4. Сформировать перечень применяемых в отрасли методик комплексной оценки качества моделей. 5. Геофизику — сформулировать перечень требований к методике оценки качества моделей. 6. Геофизику — проанализировать перечни метрик оценки, методик сравнения и методик комплексной оценки, выявить минимальный набор метрики, необходимый и достаточный для решения задач компании-заказчика, определить оптимальную методику сравнения моделей по этим метрикам и сформулировать критерии качества данных, обеспечивающих максимальное качество физической модели. 7. Аналитику совместно с геофизиком — для каждого применяемого в компании НСМ разработать описание алгоритма оценки качества данных, позволяющего максимизировать качество модели. 8. Аналитику — изучить рынок программных продуктов и алгоритмов, реализующих методики комплексной оценки для каждого из применяемых в компании НСМ. 9. Аналитику — разработать критерии оценки применимости программных продуктов и алгоритмов для решения задач компании-заказчика и согласовать перечень критериев с лидером проекта и геофизиком. 10. Геофизику — оценить программные продукты и алгоритмы по согласованному перечню критериев и подготовить заключение о необходимости доработки методов или разработки собственных алгоритмов для последующей автоматизации оценки данных. 11. Аналитику — согласовать с лидером проекта и геофизиком перечень алгоритмов для автоматизации оценки данных и поставить разработчику задачу на реализацию этих алгоритмов. 12. Разработчику — разработать алгоритмы в соответствии с постановкой задачи. 13. Аналитику — с применением существующих и доработанных под нужды компании-заказчика алгоритмов разработать комплексную методику оценки качества моделей. 14. Геофизику и аналитику — с помощью разработанной методики оценить тестовую модель и сравнить полученный результат с экспертной оценкой, сделать выводы о причинах расхождения.

1. Аналитическая записка с описанием разработанных алгоритмов и методик в формате *.docx, содержащая: 1) описание применяемых в компании НСМ; 2) обзор применяемых на рынке метрик оценки моделей физических свойств месторождений; 3) обзор применяемых на рынке методик сравнения и оценки моделей физических свойств месторождений; 4) перечень критериев оценки применимости методик; 5) оценку соответствия методик критериям из перечня; 6) описание выбранной методики и разработанных в соответствии с ней алгоритмов оценки качества данных. 2. Оценка применимости разработанных алгоритмов для оценки качества полевых данных, полученных с помощью НСМ.

Оценка качества моделей, полученная разработанными алгоритмами, расходится с оценкой экспертов не более чем на 10%.

Вознаграждение за проект определяется индивидуально для каждого участника.

Лидер проекта предоставит вам перечень используемых в компании НСМ, тестовую модель для проверки гипотез и организует взаимодействие с ключевыми экспертами.