Seismic net-to-gross estimation for a geologic model update: A case study from a turbidite lobe reservoir in the deepwater of the Niger Delta
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Geologic model updates are routinely performed in mature fields to obtain improved descriptions of facies distributions and reservoir properties such as volume of shale, net to gross (NTG), and porosity, for better understanding of the static and dynamic behaviors of reservoirs for effective well placement, improved production, and monitoring. A simple but integrated seismic NTG estimation approach, using detuned seismic amplitudes is used in guiding NTG modeling during the geologic model update of a thin turbidite lobe reservoir in a mature oil field in the deep offshore Niger Delta. The objective is to address NTG overestimation and gross rock volume (GRV) uncertainty in a previous model arising from seismic amplitude tuning effects. A seismic NTG approach is chosen relative to sophisticated deterministic or stochastic inversion techniques to avoid tuning effects, which usually bias NTG estimates in thin turbidite reservoirs. The primary data set is a 2019 reprocessed prestack depth-migrated (PSDM) seismic data vintage, which had better resolution, higher signal-to-noise ratio, and more appropriate angle-stack apertures for amplitude variation with angle fidelity, than the older 2011 PSDM seismic data that are used in the previous geologic model. The methodology involved rock-physics analysis, seismic data quality checks (QCs), tuned area determination, detuning of composite seismic amplitudes of the top and base reservoir, and their direct calibration to NTG at wells. Good correlations are obtained between the detuned composite seismic amplitudes and NTG at wells. The seismic NTG map shows good calibrations at wells and provides a robust trend for net sand modeling in the oil pool and aquifer. Static model QCs and dynamic simulations prove that the seismic NTG attribute addressed the GRV uncertainty in the earlier model, thus giving confidence for using the updated model for the planning and geosteering of infill wells, sand completions, reservoir monitoring, and production.
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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 | 0,001 | 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 ».