LOG POROSITY AND LITHOLOGY PREDICTION FROM SEISMIC DATA: FRONTIER AND TENSLEEP FORMATIONS, WYOMING
No Thumbnail Available
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Saudi Digital Library
Abstract
في هذه الاطروحة تمت مناقشة إمكانية تحويل المعلومات الاهتزازية الي خصائص صخرية. قدمت هذه الاطروحه علي وجه خاص, تطبيق يسمح بتحويل البيانات الاهتزازيه ثلاثيه الابعاد الي خاصيتي المسامية و نسب المعادن المكونه لصخر. تم استخدام البيانات الاهتزازيه ثلاثية الابعاد بالاضافه الي تسجيلات الآبار لكل من المسامية و الكثافة لمكمنين في حوض تيبوت لتحقيق الغرض من الدراسة. في هذا التطبيق, البيانات الاهتزازيه تم تحويلها الي سمات الاهتزازيه, و من ثم تم تحويل تلك سمات الاهتزازيه الي خاصيتي المساميه و نسب المعادن المكونه للصخر باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي. لتحقق من مصداقية نموذج الذكاء الاصطناعي في عملية تحويل البيانات الاهتزازيه الي خصائص صخريه. تم استخدام تسجيلات الآبار المتوفرة في عمليه التحقق . آلية التحقق في كل مرة تتم بحذف بئر واحدة من تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ثم يتم قياس قدرة النموذج في التنبؤ بمعلومات البئر المحذوفة, تم تكرارعملية التحقق علي كل تسجيلات الابار المتوفرة للتدريب . و من ثم تم عمل مقارنة بين التسجيلات الحقيقية للآبار و التسجيلات التي تم استنتاجها من البيانات الاهتزازيه بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي. اظهرت هذه المقارنة تشابه كبير بين التسجيلين. هذا التشابه يظهر جليآ في قياس الخطأ الناتج عن التدريب و الخطأ الناتج عن التحقق. في مجمل النتائج كانت نسبة الخطأ الناتج عن التدريب و التحقق صغيرة نسبيآ . أظهر تطبيقي المساميه و نسب المعادن المكونة للصخور إمكانية و دقة عالية في إيجاد و التنبؤ بالتغيرات الجانبية للمكامن البترولية في منطقة الدراسة. تطبيق نسبة المكون المعدني للصخرالذي تم استحداثه في هذه الدراسة يمكن استخدامه في عمليه التفسير الآلي وكأدة إضافية لادوات التفسير الموجودة حاليا.ً