Matrix-fluid decoupling-based joint PP-PS-wave seismic inversion for fluid identification
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Seismic fluid identification is the main goal of current prestack seismic inversion. Various kinds of fluid indicators are used for fluid detection in industry today. However, the existing methods cannot always provide reliable fluid prediction owing to the insensitivity to fluid response and the lack of converted wave constraints. The equivalent fluid bulk modulus is an effective fluid factor based on matrix-fluid decoupling, which can provide persuasive evidence for fluid detection. Combining poroelasticity theory and matrix-fluid decoupling theory, we have deduced a new PS-wave linear amplitude versus offset approximation equation that provides estimations of equivalent fluid bulk modulus, rigidity, porosity, and density. Then, the joint inversion of PP- and PS-waves based on matrix-fluid decoupling was executed in a Bayesian framework with constraints from rock physics and well-log data obtaining elastic parameter estimation of high precision directly. We tested the new method on a synthetic example and field multicomponent data, and the results indicated that the estimated fluid factor matched with well-data interpretation and geology information because of adding converted wave information and avoiding indirect inversion error. This demonstrated that the new method can enhance the quality of fluid detection and provide reliable geophysical evidence for reservoir characterization.
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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 | 0,002 |
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 ».