Analysis of time-lapse data from the Alba Field 4C/4D seismic survey
Notice bibliographique
Résumé
The 1998 Alba 3D Ocean Bottom Cable (OBC) survey was designed to accomplish multiple objectives. The primary goal was to image low impedance reservoir sands with converted wave (PS) reflections; one important secondary goal was to image fluid movement by comparing the OBC data with a 1989 streamer survey. Modelling shows that a strong original oil–water contact reflector should be visible throughout much of the field and that water saturation changes should be observable by analysing the time-lapse differences between the 1989 streamer data and 1998 OBC survey. Differences between the 1989 and 1998 seismic field data confirm that fluid changes are clearly visible near several producing and injector wells. However, extracting additional quantitative saturation information from the seismic data has proven difficult, possibly because of: (a) complex interaction between the fluids, sands and shales within the Alba reservoir; (b) moderate to poor repeatability of the seismic response to reservoir fluids. The focus of this paper is the acquisition and analysis of Alba time-lapse data. We show that production- and injection-related effects are predicted by modelling and observed in the data and then we make an attempt to relate these effects quantitatively to oil production and water injection. Despite the challenges in using the Alba time-lapse data quantitatively, the data have been successfully used qualitatively for well planning risk assessment and for guiding reservoir simulation efforts. Lessons from this work will be used in any future time-lapse surveys at Alba.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».