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Enregistrement W2114840312 · doi:10.1190/int-2014-0018.1

Hydrocarbon indicators on seismic data: Insights from poroviscoelastic modeling, amplitude, and frequency variation with offsets from the Drake Point gas field, Western Arctic Islands, Canada

2014· article· en· W2114840312 sur OpenAlexafffundabout
Mathieu J. Duchesne, Bernard Giroux, Kezhen Hu

Notice bibliographique

RevueInterpretation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesSuncor Energy Incorporated
Mots-clésAmplitude versus offsetGeologyAmplitudeSeismologyWell controlSeismogramSeismic tracePoromechanicsAttenuationBiot numberSeismic inversionSeismic to simulationVertical seismic profilePetrophysicsSeismic waveGeophysicsOffset (computer science)MineralogyDrillingPorosityWaveletGeotechnical engineeringPorous medium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The evaluation of drilling prospects is frequently based on seismic amplitude anomalies. To decipher “true” seismic prospects from “false” ones, we used poroviscoelastic (PVE) models, as opposed to other formalisms such as acoustic, elastic, viscoelastic, and poroelastic models, that provided a solution that takes into account solid and fluid attenuation mechanisms separately to model the earth’s response to the propagation of a seismic wavefield. Here, a PVE impedance modeling scheme was tested using seismic and well-log data collected on a conventional gas reservoir in the Canadian Arctic. Comparisons between seismic-to-well ties achieved using acoustic and PVE media indicated that the latter provided more realistic synthetic seismograms. Although prestack analysis revealed that the present lithological context was of class I amplitude variation with offset (AVO), the seismic signature observed was of class III AVO. Consequently, the increase in amplitude with offset was interpreted to be induced not by a lithological change (i.e., shale to sand) combined with a gas-charged interval, but rather by an increase in porosity within the sandstone reservoir itself where the gas has accumulated. Frequency variation with offset analysis using spectral decomposition, image low-frequency shadows on the far offsets attributed to the gas accumulation that were correlative with the AVO anomaly. This highlighted the importance of far offsets in anomalous amplitude and frequency events attributed to the occurrence of gas reservoirs observed on stacked data and that these events can be missed if seismic hydrocarbon indicators were solely investigated on stacked data. Finally, the method of analysis emphasized the importance of combining indirect arguments coming from the observation of prestack and stacked seismic data in the time and frequency domains for reducing risk to an acceptable level before a prospect can be drilled.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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