Examination of wide‐angle, multi‐component, AVO attributes for prediction of shale in heavy oil sands: A case study from the Long Lake Project, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental geologic problem in the Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) heavy oil developments in the McMurray formation of Northern Alberta is to determine the location of shales in the reservoirs that may interfere with the SAGD process. Petrophysical analysis shows that a key indicator of the presence of shale in the Long Lake Project is bulk density. In theory, density can be derived from seismic data using Amplitude Versus Offset (AVO) analysis of conventional and/or multi-component seismic data, but this is not widely accepted in practice. However, with billions of dollars slated for SAGD developments in the upcoming years, this technology warrants further investigation. In addition, many attributes can be investigated using modern tools like neural networks; so, the density extracted from seismic using AVO can be compared and combined with more conventional attributes in solving this problem. Results to date show a strong correlation of the density derived using AVO to that measured by the bulk density logs in the wells. The P-impedance also shows an expected correlation to both the presence of shales and to the density attribute. Further work is being done to combine the various attributes derived to date in a neural network for the direct prediction of the Gamma Ray (GR) log.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».