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J-GLOBAL ID：201802276652116425   整理番号：18A0139820

音楽属性による地震層相解析【Powered by NICT】

Seismic facies analysis through musical attributes

著者 (4件)： Amendola A. (Eni S.p.A., R&D Upstream, Via Felice Maritano 26, 20097 San Donato Milanese, Italy) ,  Gabbriellini G. (Eni S.p.A., R&D Upstream, Via Felice Maritano 26, 20097 San Donato Milanese, Italy) ,  Dell’Aversana P. (Eni S.p.A., R&D Upstream, Via Felice Maritano 26, 20097 San Donato Milanese, Italy) ,  Marini A. J. (Eni S.p.A., R&D Upstream, Via Felice Maritano 26, 20097 San Donato Milanese, Italy)
資料名： Geophysical Prospecting  (Geophysical Prospecting)
巻： 65 Suppl S1  ページ： 49-58  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0069A  ISSN： 0016-8025  CODEN： GPPRA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地震相解析は,ワークフローとそれに続く地震インタプリタで確立された技術である。典型的には,の興味ある特徴マップを導出し,特定のパターンを見出し,地下岩相と貯留層の横方向の変化とを相関させるために走査した大量地震データ。本論文では,地震相解析は,通常のものに効率的で相補的な方法で達成できることを示した。著者らのアイデアは,超音波処理と呼ばれる過程,主に元の地震信号の非常に正確な時間-周波数解析に基づく音楽領域における地震データを翻訳することである。これらsonified地震データから,地震相解析のためのいくつかの元の音楽属性を抽出し,それらが基本的な層序と構造的特徴を捕捉し,説明できることを示した。さらに,音楽属性だけから出発して地震相解析,前述の音楽的属性の分類に適用した最新の機械学習計算技術に基づいて完全なワークフローを導入した。を二つの事例研究:サブソルト二次元地震断面と三次元地震立方体にこのワークフローを適用した。音楽属性による地震相解析は,複雑な構造的特徴の解釈を促進及び炭化水素含有層の存在を予測に非常に有用であることが分かった。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 三次元 ,  層序 ,  *音楽 ,  事例研究 ,  二次元 ,  インタプリタ ,  *層相解析 ,  地震探査 ,  構造特性 ,  ワークフロー ,  機械学習 ,  *地震
準シソーラス用語： 時間周波数解析 ,  地震データ ,  貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 信号処理 ,  地震探査 ,  解釈

分類 (1件)： 地震探査  (DE10030B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音楽 ,  属性 ,  地震 ,  層相解析