Petrophysical inversion based on <i>f-s-r</i> amplitude-variation-with-offset linearization and canonical correlation analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The prediction of petrophysical properties, such as porosity and rock-fluid volumes, from partially stacked seismic data typically requires a rock-physics model that often is lithology dependent and difficult to calibrate. We adopt canonical correlation analysis (CCA) to infer the underlying relation between petrophysical properties and elastic attributes estimated from seismic data. We develop a two-step inversion approach: first, we predict elastic properties from partially stacked seismic data using a Bayesian linear inverse method based on an amplitude-variation-with-offset (AVO) linearization in terms of fluid, rigidity, and density factors, and then we predict petrophysical properties from the estimated AVO attributes using CCA. The novelty of our approach is the application of CCA to the fluid and rigidity factors, which avoids the calibration of an explicit rock-physics model by automatically deriving a linear relation in the lower dimensional space of the canonical variables. The parameterization of the linearization in terms of fluid, rigidity, and density factors maximizes the correlation with respect to the petrophysical properties of interest. Furthermore, the probabilistic approach is extended to the petrophysical inversion using Bayesian linear theory and the posterior distribution of petrophysical properties conditioned by seismic data is computed by combining the probability distributions obtained from seismic and petrophysical inversion to propagate the uncertainty from the seismic to the petrophysical domain. The inversion is validated on a synthetic case that finds high accuracy of our formulation. A case study with synthetic and real partially stacked seismic data also is presented and compared to a traditional inversion with an explicit rock-physics model.
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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 | 0,001 |
| 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 ».