論文の概要: Unsupervised Electrofacies Classification and Porosity Characterization in the Offshore Keta Basin Using Wireline Logs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27126v1
• Date: Wed, 29 Apr 2026 19:24:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.771546
• Title: Unsupervised Electrofacies Classification and Porosity Characterization in the Offshore Keta Basin Using Wireline Logs
• Title（参考訳）: ワイアラインログを用いた沖積ケタ盆地の非監督的電気泳動分類とポロシティ特性
• Authors: Hamdiya Adams, Theophilus Ansah-Narh, Daniel Kwadwo Asiedu, Bruce Kofi Banoeng-Yakubo, Marcellin Atemkeng, Thomas Armah, Richmond Opoku-Sarkodie, Rebecca Davis, Ezekiel Nii Noye Nortey,
• Abstract要約: 本研究は,ガーナのケタ盆地沖における電気設備解析のための教師なし機械学習ワークフローを提案する。 WellCの6つの標準的な電線ログは、およそ11,195ドルのサンプルからなる深さ間隔で分析された。 その結果、量的メトリクスによって支えられるログオンリーで教師なしクラスタリングは、地下のキャラクタリゼーションのための堅牢で再現可能なフレームワークを提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4356431289372509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents an unsupervised machine learning workflow for electrofacies analysis in the offshore Keta Basin, Ghana, where core data are scarce. Six standard wireline logs from Well~C were analysed over a depth interval comprising approximately $11{,}195$ samples. K-means clustering was applied in multivariate log space, with the clustering structure evaluated using inertia and silhouette diagnostics. Four clusters were identified, supported by an average silhouette coefficient of approximately $0.50$, indicating moderate but meaningful separation. The resulting electrofacies exhibit systematic, depth-continuous patterns associated with variations in clay content, porosity, and rock framework properties, forming a geological continuum from shale-dominated to cleaner sandstone-dominated units. The results demonstrate that log-only, unsupervised clustering supported by quantitative metrics provides a robust and reproducible framework for subsurface characterisation. The proposed workflow offers a practical tool for early-stage formation evaluation in frontier offshore basins and a foundation for future integrated studies.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,コアデータが少ないガーナのケタ盆地沖で,非教師なしの機械学習ワークフローを用いて電気疲労解析を行う。 Well~C から得られた6つの標準的な電線ログは、およそ 11{,}195$ のサンプルからなる深さ間隔で分析された。 K平均クラスタリングを多変量ログ空間に適用し,慣性診断とシルエット診断を用いてクラスタリング構造を評価した。 4つのクラスターが同定され, 平均シルエット係数は0.50$であり, 適度だが有意な分離が認められた。 その結果, 粘土含有量, ポーシティ, 岩盤層特性の変動に伴う組織的, 深部連続パターンが示され, 頁岩支配単位からより清浄な砂岩支配単位までの地質学的連続体を形成した。 その結果、量的メトリクスによって支えられるログオンリーで教師なしクラスタリングは、地下のキャラクタリゼーションのための堅牢で再現可能なフレームワークを提供することを示した。 提案したワークフローは、フロンティア沖海盆における早期形成評価の実践的ツールと将来の統合研究の基礎を提供する。

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