Seismic Facies Classification using Generative Topographic Mapping – A Case Study from Offshore Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
Summary One of the major objectives of seismic interpretation is to effectively predict the distribution of reservoir facies away from well control. With the advent of increasing number of meaningful seismic attributes, it is time consuming and laborious to analyze them through conventional analytical methods. Machine learning techniques analyze higher dimensional data points faster and effectively. Automated seismic facies classification techniques are increasingly becoming important in identifying the potential hydrocarbon bearing zone and favorable facies. Such facies classification techniques, or, automated clustering algorithms, help arrange similar seismic traces based on the waveform shape, amplitude, phase, frequency, and other relevant seismic attributes. The main objective of automated facies classification using machine learning techniques is to perform facies classification fast and efficiently using several relevant seismic attributes for mapping the facies distribution and effective identification of the sweet spots. The automated clustering algorithms fall into two categories – supervised and unsupervised algorithms. Unsupervised machine learning algorithms are purely data driven and help in recognizing and classifying the patterns from a dataset without any a priori information. A posteriori information such as well data, is integrated into the results for recognizing the facies classification and calibrating the interpretation. Unsupervised learning methods also help to highlight subtle stratigraphic features that might otherwise be unnoticed using conventional analytical methods. In this study, we adopted a recent unsupervised classification technique called, generative topographic mapping (GTM). We applied this technique to a dataset from Offshore Nova Scotia, to extract the natural clusters from the seismic data for facies classification. Using the GTM technique applied to seismic data, we were able to map the distribution of different facies and potential sweet spots in the study area.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».