3D Post-Stack Acoustic Impedance Inversion Results for Kijing and Malong Fields, South Natuna Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Post-stack acoustic impedance inversion was performed at Kijing, Malong, and Buntal fields. The results allow detailed reservoir characterization of the fields to be done, and predict the location of porous, reservoir-quality sands, and in many cases, reservoir-quality sands that contain gas. Several aspects of the inversion results prove to be useful that cannot be achieved through the use of seismic analysis alone. The removal of wavelet effects (tuning, extra events due to constructive wavelet sidelobe interference, and dimming due to destructive wavelet sidelobe interference) is one important enhancement. Seeing the impedances as layer properties instead of as interfaces allows information about the sands and shales to be observed. Increase in bandwidth, both on the low end with the introduction of a good low frequency model from the interpolation/extrapolation of well log impedance along interpreted horizons and the use of geologic constraints, and on the high end due to the use of a spectral whitening deconvolution operator and proper inversion parameters produces increased resolution. The inversion results at Kijing, Malong, and Buntal fields may be used to discern details about the reservoir sands, especially in conjunction with the current geologic and geophysical information from conventional seismic data, well logs, analogs, etc. 3D visualization of the reservoir shows the structure of the sands, most of which are channelized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».