Nowe możliwości wyznaczania poziomów uszczelniających pułapek złożowych

Celem pracy było poszukiwanie i dobór parametrów petrofizycznych, uzyskanych w badaniach laboratoryjnych, które wraz z parametrami sejsmicznymi jednoznacznie zdefiniują skałę uszczelniającą w warunkach pułapek złożowych. Badania przeprowadzono w rejonie Pilzna. Zastosowanie sieci neuronowej dało możliwość prognozowania przepuszczalności badanych skał na podstawie uzupełnionych i skorelowanych profili z samej tylko sejsmiki, tj. impedancji i twardości akustycznej, przy stworzeniu poprawnej bazy uczącej z wybranego odwiertu na tym terenie. Efektem końcowym przedstawionej pracy była rekonstrukcja przepuszczalności w całym profilu jednego z otworów, z uwzględnieniem poziomów uszczelniających, w którym dysponowano jedynie pomiarami z badań sejsmicznych.

---

The main goal of our work was to identyfi the sealing layers in hydrocarbon trap with the use of petrophysical parameters and seismic data. Application of Artificial Neural Network (ANN) make possible to predict a permeability of investigated rocks on the base of seismic attributes like impedance and reflection coefficient and to prepare the database consisting of extrapolated and correlated petrophysical data. The area of study was located near Pilzno. The reconstruction of permeability for the whole profile was done. The sealing rocks were extracted only on the base of seismic parameters and teaching file consisting of correlated data from other boreholes from examined area.