Fugu-MT 論文翻訳(概要): A convolutional neural network for prestack fracture detection

論文の概要: A convolutional neural network for prestack fracture detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01466v1
Date: Sat, 3 Jul 2021 17:05:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-06 15:10:39.408690
Title: A convolutional neural network for prestack fracture detection
Title（参考訳）: プレスタック破壊検出のための畳み込みニューラルネットワーク
Authors: Zhenyu Yuan, Yuxin Jiang, Jingjing Li, Handong Huang
Abstract要約: フラクチャー検出は貯水池のキャラクタリゼーションの基本的な課題である。本稿では, プリスタック破壊検出を行う畳み込みニューラルネットワークを設計した。実用的調査の応用は,提案したCNNモデルの有効性を検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.257307653269455
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fractures are widely developed in hydrocarbon reservoirs and constitute the accumulation spaces and transport channels of oil and gas. Fracture detection is a fundamental task for reservoir characterization. From prestack seismic gathers, anisotropic analysis and inversion were commonly applied to characterize the dominant orientations and relative intensities of fractures. However, the existing methods were mostly based on the vertical aligned facture hypothesis, it is impossible for them to recognize fracture dip. Furthermore, it is difficult or impractical for existing methods to attain the real fracture densities. Based on data-driven deep learning, this paper designed a convolutional neural network to perform prestack fracture detection. Capitalizing on the connections between seismic responses and fracture parameters, a suitable azimuth dataset was firstly generated through fracture effective medium modeling and anisotropic plane wave analyzing. Then a multi-input and multi-output convolutional neural network was constructed to simultaneously detect fracture density, dip and strike azimuth. The application on a practical survey validated the effectiveness of the proposed CNN model.
Abstract（参考訳）: フラクチャーは炭化水素貯水池で広く発達し、石油とガスの蓄積空間と輸送路を構成する。フラクチャー検出は貯留層キャラクタリゼーションの基本的な課題である。地震前の群集から, フラクチャーの優占方向と相対強度を特徴付けるために, 異方性解析と逆転が一般的であった。しかし,既存の手法は,主に垂直方向の事実仮説に基づいており,断裂の程度を認識することは不可能である。さらに, 実際の破壊密度を達成する方法の確立は困難あるいは現実的ではない。本稿では,データ駆動型深層学習に基づく畳み込みニューラルネットワークの設計を行った。地震応答と破壊パラメータの関連性を活かし, 断裂有効媒質モデルと異方性平面波解析により, まず適切な方位データセットを作成した。次に,複数の入力と複数出力の畳み込みニューラルネットワークを構築し,破壊密度,変位,衝突方位を同時に検出した。実用的調査の応用は,提案したCNNモデルの有効性を検証した。

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