Determination of target-oriented parameters for computation of curvature attributes
Notice bibliographique
Résumé
The application of curvature attributes on seismic horizons or 3D seismic volumes has been discussed in the literature in several ways. Such discussion largely ignores the detail of parameter selection that must be made by the working interpreter or the expert processor. Parameter selection such as window size and filtering methods for seismic curvature estimates have not been extensively compared in the literature and have never been validated using quantitative ground truthing to log or drilling data. Of even greater relevance to the interpreter is the lack of discussion of curvature parameters as they are relevant to interpretive and operational concerns. We focus on the seismic most-positive curvature attribute, its parameterization, and filtering for the overpressured tight sand target in the Falher F formation of the deep basin of Alberta, Canada. This sand has numerous natural fractures that constitute an occasional drilling hazard due to mud losses. Various parameterizations on horizon- and volume-based curvature extractions are made and examined in the context of the drilling results of four horizontal wells, one of which has image log fracture density along the lateral portion of the well. We compared different lateral (and vertical where applicable) window sizes in the initial curvature estimates, as well as different postcurvature filtering approaches including unfiltered, Gaussian-filtered, and Fourier-filtered products. The different curvature attribute estimates have been evaluated by way of map comparisons, cross-section seismic line comparisons, and correlations with the upscaled fracture density log data. We found that our horizon-based estimates of positive curvature suffered from mechanical artifacts related to the horizon picking process, and the volume-based methods were generally superior. Of the volume-based methods, we found that the Fourier-filtered curvature estimates were the most stable through smaller analysis windows. Gaussian-filtering methods on volumetric curvature gave results of varying quality. Unfiltered volumetric curvature estimates were only stable when very large time windows were used, which affected the time localization of the estimate. The comparisons give qualitative and quantitative perspective regarding the best parameters of curvature to predict the key properties of geologic target, which in this case are the potentially hazardous natural fractures within the overpressured Falher F sandstone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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)
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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 tête enseignante, 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 ».