元のセッション日: 2022 年 5 月 5 日
対象トピック: グラフ ビルダー、モデル スクリーニング、ニューラル ネットワーク
スピーカー: ピーター・ポリート (@peter_polito),シニア システム エンジニア
データ: IODP Expd. 308— https://mlp.ldeo.columbia.edu/data/timeline/html/308.html GC955 — https://brg.ldeo.columbia.edu/data/ghp/JIP2/GC955-H/index.html?
毛穴の圧力の概念は、月の満ち欠けに少し似ています。ほとんどの人は、満ち欠けがあり、約 1 か月の長さで、新月、満月などがあることを知っていますが、誰かに尋ねると、説明なぜ段階があり、ほとんどの人は少し行き詰まります。 間隙圧力については広く知られており、ほとんどの地球科学者はそれについて知識を持って話すことができますが、より複雑な質問をし始めると、少し当惑します. 間隙圧力は理解することが非常に重要です。E&P 組織によって収集されたすべてのデータ タイプの中で、間隙圧力は広く共有されるべきデータの 1 つです。 より多くのことを知り、より理解できるようになると、予測モデルが改善され、掘削作業がより安全になります。
アップストリームにおける JMP のこのエピソードでは、間隙圧力の概念、掘削で重要な理由、簡単に視覚化する方法、そして最後に間隙圧力を予測する方法について詳しく説明します。 スピーカーのピーター・ポリトは、IODP Expedition 308 と GC955 での GOM^2 掘削作業からのデータを使用して、これらの方法について説明します。 XGBoost、Boosted Tree、Boosted Neural Networks (BNN) を使用して 3 つの独自の予測モデルを構築するために、3 つの井戸 (Ursa Basin に 2 つ、Brazos-Trinity 地域に 1 つ) から空隙率、ガンマ、密度、抵抗率のログを取得します。 Boosted NN の R^2 値は低くなりますが、実際の間隙圧力と比較すると、BNN はより安定した予測を提供します。 残りの 4 つの井戸 (Ursa Basin に 1 つ、Brazos-Trinity 地域に 2 つ、GC955 に 1 つ) に適用すると、結果はまちまちです。 間隙圧力の増加がかなり安定している井戸では、モデルは非常にうまく機能します。 しかし、井戸の一部は、どちらのモデルも対応できず、GC955 は非常に異なる地質環境であるため、モデルのパフォーマンスは非常に低く、井戸はより深く、異なる地質に遭遇し、豊富なメタンを含んでいます。水和します。 モデル構築の優れた演習である一方で、Peter は、モデルの品質を向上させるために追加のデータが必要であることを示しています。
図1。 U1324A での過剰な間隙圧力。検層ツールは 480 m 付近で大きな間隙圧力キックに遭遇しますが (青い線)、現場の間隙圧力測定 (黒い点) は、深さ全体が過剰に圧力をかけられていることを示唆しています。
図 2. U1324A で測定された圧力と比較した 3 つの予測モデルの比較。 XGBoost (青) は最もノイズが多く、Boosted Neural Network (緑) は R2 が最も低く、大きな不正確な圧力スパイクがなく、Boosted Tree (赤) が真ん中にあります。
素晴らしいブログとセッション！ 秋に再び物事を拾うことに興奮しています！
