用于深水储层沉积环境解释的计算智能
神经与进化计算
2013-01-15 v1 地球物理
摘要
预测深水储层的原油采收率是一项具有挑战性的任务。表征深水储层并预测其产能的一种方法是分析其沉积信息。本研究提出了一种基于沉积的地层解释框架，用于深水储层表征。在该框架中，一项关键任务是根据沉积环境识别并标注储层中的地层组分。这一解释过程费时费力，且根据进行地层分析的地层学家不同可能产生不同结果。为减轻地层学家的工作负担并产生更一致的结果，我们开发了一种利用多种计算智能技术使该过程自动化的新方法。利用测井数据集，我们证明所开发的方法和设计的工作流能够生成有限状态转换器模型，从而充分解释深水储层的沉积环境。
引用
@article{arxiv.1301.2638,
title = {Computational Intelligence for Deepwater Reservoir Depositional Environments Interpretation},
author = {Tina Yu and Dave Wilkinson and Julian Clark and Morgan Sullivan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.2638},
year = {2013}
}