Three-dimensional geosteering coherence attributes for deep-formation discontinuity detection
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Deep-formation oil/gas exploration is a key objective in the geophysical field, and structural and stratigraphic discontinuities, such as faults and channels, usually contribute to the construction of traps and reservoirs. Coherence has been used successfully to identify these abnormal features in seismic amplitude volumes. However, the current coherence algorithms seldom involve the geologic concept. We propose geosteering coherence attributes by implementing the coherence calculation perpendicular to the direction of the structural trend in a 3D curved plane. We estimate a group of time lags between the original analysis trace and each original neighboring trace along a certain spatial direction by using dip scanning. For each spatial direction, we subsequently construct two new model traces by weighting phase traces derived from the complex seismic traces, in which time lags are eliminated. We then use the new model traces to compute the crosscorrelation coefficients for each spatial direction. We finally obtain the 3D geosteering coherence attributes by taking the minimum values among the modulus of the crosscorrelation coefficients along different spatial directions to approximately characterize the coherence perpendicular to the structural trend in a 3D curved plane. An example of the 3D physical modeling involving fracture groups and faults embedded in the deep formation is used to demonstrate the effectiveness of the 3D geosteering coherence attributes. The applications on two real 3D seismic data sets of sand reservoirs from western deep formation illustrate that our method can alleviate the influence of dipping strata and can highlight subtle structures. Compared to the conventional coherence method, our method can highlight subtle geologic structures more and better, suggesting that it may be serve as a future tool for detecting the distribution of geologic abnormalities in deep exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 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 ».