Joint AVO Inversion for Time-Lapse Elastic Reservoir Properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For time-lapse seismic inversion, it is common that baseline and monitor survey data are separately inverted to elastic properties. Elastic property changes are obtained from difference in the two inversion results. Buland and Quair (2006) proposed novel time-lapse inversion method based on the Bayesian theorem, in which posterior distribution of elastic property change are obtained from seismic data difference between two surveys along with the prior information. However, individual elastic properties at baseline (or repeat) survey cannot be simultaneously obtained. Moreover, they assumed constant wavelet although individual wavelets are commonly used in different vintage data. Therefore, to overcome the limitations, we have developed a new time-lapse seismic inversion method. The method uses both baseline and monitor survey data, instead of only uses the difference, and simultaneously obtains elastic properties (e.g., P- and S-wave velocities and density) at baseline survey and the changes at monitor survey as well as the uncertainties. Furthermore, the developed method allows us to use individual wavelet in each seismic data, resulting in multicomponent data which can be used. The method is applied to Hangingstone oilfield in Canada, where heavy-oil with 8.5 °API has been produced by SAGD method and time-lapse seismic data were acquired; baseline survey in 2002 and repeat survey in 2006. Both P-P and P-S data are available in the monitor survey while only P-P data is available in the baseline survey. We use all the available seismic data to obtain initial elastic properties at the baseline survey, which reasonably well agree with well log data, as well as the elastic property change due to steam injection. Furthermore, the elastic property change is converted to temperature change within reservoir by using heavy-oil rock physics model, which are reasonably consistent with measurement at observation wells.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».