Seismic attribute analysis in hydrothermal dolomite, devonian slave point formation, Northeast British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in visualization technology and seismic attribute analysis are beginning to revolutionize the landscape of 3‐D seismic interpretation. This presentation focuses on the interpretive use of post‐stack seismic attributes for seismic reservoir characterization. Multiple seismic attributes facilitate structural interpretation and recognition of seismic stratigraphy, but as importantly, they may offer clues to lithology typing and estimation of fluid content from seismic data. Potential benefits include reduction of stratigraphic and structural drilling risks, seismic reservoir characterization in exploration settings, and value increase of new and vintage 3D seismic data. Immediate improvements in drilling risk reduction can be obtained by using multiple seismic attributes. This enhancement occurs because each seismic attribute computation resembles a non‐linear filter that decomposes reflection data into its constituents, and, as a consequence, use of multiple seismic attributes restores much of the discriminating information retained in the originally recorded wavefield (Barnes, 2001; Taner, 2001). Thus, each seismic attribute, for instance, amplitude, inadvertently contains only a subset of the total information recorded, since a single seismic attribute represents only one numerical property of a propagating seismic wavefield. In this presentation, we advocate the use of geometric attributes in conjunction with relative acoustic impedance and frequency‐derived seismic attributes. In the past, use of geometric attributes was mostly limited to edge detection, where edges in the seismic data commonly represent faults or stratigraphic terminations (seismic facies changes). In this Devonian Slave Point Formation case study, we use post‐stack seismic attributes to • Determine the azimuths of conjugate fracture trends in the subsurface • Identify “leaky” vs. sealing fault segments and possible migration/charge/escape pathways. • Identify “sweet spots” in the subsurface Blind testing helped confirm validity of interpretational approach in identifying porous dolostone facies and has resulted in ranking of future prospect locations. 3‐D seismic examples are from northeast British Columbia, Canada (Bubbles Survey) and were provided by Olympic Seismic. Results from this case study should find application in seismic exploration for fractured and hydrothermally altered carbonates worldwide.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».