論文の概要: Well log data generation and imputation using sequence-based generative adversarial networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00718v1
- Date: Sun, 01 Dec 2024 07:50:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:47:49.261010
- Title: Well log data generation and imputation using sequence-based generative adversarial networks
- Title（参考訳）: シーケンスベース生成逆数ネットワークを用いたウェルログデータの生成と計算
- Authors: Abdulrahman Al-Fakih, A. Koeshidayatullah, Tapan Mukerji, Sadam Al-Azani, SanLinn I. Kaka,
- Abstract要約: 健全なログデータにおけるギャップと不正確さは、貯水池の評価において重大な不確実性をもたらす可能性がある。
本研究では,ログデータ生成とインプットに特化して設計されたGAN(Sequence-based Generative Adversarial Network)を利用した新しいフレームワークを提案する。
実験により,空間系列解析における他の深層学習モデルと比較して,データのギャップを埋める際の精度が優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.229967308435903
- License:
- Abstract: Well log analysis is crucial for hydrocarbon exploration, providing detailed insights into subsurface geological formations. However, gaps and inaccuracies in well log data, often due to equipment limitations, operational challenges, and harsh subsurface conditions, can introduce significant uncertainties in reservoir evaluation. Addressing these challenges requires effective methods for both synthetic data generation and precise imputation of missing data, ensuring data completeness and reliability. This study introduces a novel framework utilizing sequence-based generative adversarial networks (GANs) specifically designed for well log data generation and imputation. The framework integrates two distinct sequence-based GAN models: Time Series GAN (TSGAN) for generating synthetic well log data and Sequence GAN (SeqGAN) for imputing missing data. Both models were tested on a dataset from the North Sea, Netherlands region, focusing on different sections of 5, 10, and 50 data points. Experimental results demonstrate that this approach achieves superior accuracy in filling data gaps compared to other deep learning models for spatial series analysis. The method yielded R^2 values of 0.921, 0.899, and 0.594, with corresponding mean absolute percentage error (MAPE) values of 8.320, 0.005, and 151.154, and mean absolute error (MAE) values of 0.012, 0.005, and 0.032, respectively. These results set a new benchmark for data integrity and utility in geosciences, particularly in well log data analysis.
- Abstract（参考訳）: 井戸ログ分析は炭化水素探査に不可欠であり、地下の地質構造に関する詳細な知見を提供する。
しかし、設備の制限、運用上の課題、厳しい地下条件などにより、よく記録されるデータのギャップや不正確さは、貯水池の評価において重大な不確実性をもたらす可能性がある。
これらの課題に対処するには、データの完全性と信頼性を確保するために、合成データ生成と、欠落データの正確な計算の両方に効果的な方法が必要である。
本研究では,ログデータ生成とインプットに特化して設計されたGAN(Sequence-based Generative Adversarial Network)を利用した新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、合成ウェルログデータを生成する時系列GAN(TSGAN)と、欠落データを出力するシーケンスGAN(SeqGAN)の2つの異なるシーケンスベースGANモデルを統合する。
どちらのモデルも、北海、オランダ地域のデータセットでテストされ、5、10、50のデータポイントの異なるセクションに焦点を当てた。
実験により,空間系列解析における他の深層学習モデルと比較して,データのギャップを埋める際の精度が優れていることが示された。
平均絶対誤差(MAPE)は8.320,0.005,151.154,平均絶対誤差(MAE)は0.012,0.005,0.032であった。
これらの結果は、特にログデータ解析において、地質学におけるデータの整合性と有用性に関する新しいベンチマークを設定した。
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