Attenuation and velocity estimation using rock physics and neural network methods for calibrating reflection seismograms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Velocity logs are the most important data used to evaluate rock, fluid, and geotechnical properties of hydrocarbon reservoirs. As a complementary physical property, P-wave attenuation (Q−1) can be used as an indicator of lithology and fluid saturation in oil and gas reservoir characterization. We implemented an inversion self-consistent rock physical model to predict P- and S-wave velocities in two old wells near a new well containing a complete suite of logs at the Waggoner Ranch oil reservoir in northeast Texas. We selected a training data set from the new well to test the algorithm that was subsequently applied to predict velocity data in the two old wells. We used an attenuation log from the new well to perform data analysis via the Gamma test, a mathematically nonparametric nonlinear smooth modeling tool, to choose the best input combination of well logs to train an artificial neural network (NN) for estimating Q−1. Then, the NN was applied to predict attenuation logs in the old wells. The Q−1 logs detected oil-saturated sand that was modeled with a rock physical model. This is a significant result that revealed for the first time that oil, gas, and water saturations of sand can be quantified from an attenuation anomaly estimated from full-waveform sonic data. In addition, water, oil, and gas saturations of the sand were determined from Q−1 anomalies observed in the old wells. This confirms the productivity of the Upper Milham oil-saturated sand intercepted by the three wells. The velocity, density, and Q−1 logs were used to generate synthetic seismograms to calibrate seismic data to verify and evaluate the work flow for predicting velocity and attenuation logs in older wells. This demonstrated that attenuation logs can discriminate between anomalies due to lithology and those due to oil and gas saturation.
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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 découle