論文の概要: Gas trap prediction from 3D seismic and well test data using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12717v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 12:39:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 15:42:23.520722
• Title: Gas trap prediction from 3D seismic and well test data using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた3次元地震探査データからのガストラップ予測
• Authors: Dmitry Ivlev
• Abstract要約: 本研究の目的は,3次元地震データとガス井戸試験からガストラップを予測する手法を作成し,適用することである。 本論文は, 地震波場内におけるガス飽和度と濾過特性の確立したボリュームを選択することにより, トレーニングデータセット作成へのアプローチを定式化した。 その結果, ガス貯留層に対する研究空間に属するキャリブレーション確率の立方体が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The aim of this work is to create and apply a methodological approach for predicting gas traps from 3D seismic data and gas well testing. The paper formalizes the approach to creating a training dataset by selecting volumes with established gas saturation and filtration properties within the seismic wavefield. The training dataset thus created is used in a process stack of sequential application of data processing methods and ensemble machine learning algorithms. As a result, a cube of calibrated probabilities of belonging of the study space to gas reservoirs was obtained. The high efficiency of this approach is shown on a delayed test sample of three wells (blind wells). The final value of the gas reservoir prediction quality metric f1 score was 0.893846.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,3次元地震データとガス井戸試験からガストラップを予測する手法を作成し,適用することである。 本論文は, 確立されたガス飽和度と濾過特性を有するボリュームを地震波場内で選択することによって, トレーニングデータセットを作成する手法を定式化する。 このように作成されたトレーニングデータセットは、データ処理方法とアンサンブル機械学習アルゴリズムの逐次適用のプロセススタックで使用される。 その結果, ガス貯留層に対する研究空間のキャリブレーション確率の立方体が得られた。 このアプローチの高効率性は、3つの井戸(盲井戸)の遅れた試験サンプルで示される。 ガス貯留層予測品質指標f1スコアの最終値は 0.893846 であった。

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