Метод характеристики кавернозного коллектора на основе GA-KPCA и геологической информации

В статье представлен новый метод характеристики кавернозных коллекторов на основе генетического алгоритма (GA) и ядрового метода главных компонент (KPCA), направленный на повышение точности характеристики пласта посредством адаптивного объединения нескольких атрибутов. Чувствительные сейсмические атрибуты сначала выделяются с помощью геофизических алгоритмов, их корреляции анализируются в рамках геологической интерпретации. Начальные веса атрибутов затем определяются научно, обеспечивая надежный геологический ввод для процесса слияния. KPCA, обладающий сильными возможностями нелинейного анализа, используется для эффективной кластеризации и извлечения признаков сложных кавернозных данных, в то время как GA оптимизирует ключевой параметр ширины ядра KPCA для повышения эффективности поиска. Метод GA-KPCA был верифицирован на синтетических моделях каверн и на реальных данных карбонатных пород месторождений в Памире (Таримском бассейне), продемонстрировав существенные преимущества по сравнению с традиционными методами. Результаты показывают, что предложенный подход эффективно устраняет ограничения существующих техник, повышая успешность идентификации коллекторов примерно на 33% и предлагая инновационное и эффективное решение для разведки и разработки кавернозных коллекторов. Этот метод вносит вклад в развитие методов характеристики кавернозных коллекторов и предоставляет ценные теоретические и практические выводы для будущих исследований в данной области.