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J-GLOBAL ID：202102265049904711   整理番号：21A0163466

不可視層頁岩の異方性を予測するための深層学習と組み合わせた斜入射反射率差法【JST・京大機械翻訳】

Oblique-incidence reflectivity difference method combined with deep learning for predicting anisotropy of invisible-bedding shale

著者 (14件)： Chen Ru (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Ren Zewei (Key Laboratory of Oil and Gas Terahertz Spectroscopy and Photoelectric Detection, Petroleum and Chemical Industry Federation, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Meng Zhaohui (Beijing Key Laboratory of Optical Detection Technology for Oil and Gas, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Meng Zhaohui (Beijing Key Laboratory of Failure, Corrosion, and Protection of Oil/Gas Facilities, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Zhan Honglei (Key Laboratory of Oil and Gas Terahertz Spectroscopy and Photoelectric Detection, Petroleum and Chemical Industry Federation, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Zhan Honglei (Beijing Key Laboratory of Optical Detection Technology for Oil and Gas, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Miao Xinyang (Key Laboratory of Oil and Gas Terahertz Spectroscopy and Photoelectric Detection, Petroleum and Chemical Industry Federation, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Zhao Kun (Beijing Key Laboratory of Optical Detection Technology for Oil and Gas, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Zhao Kun (Beijing Key Laboratory of Failure, Corrosion, and Protection of Oil/Gas Facilities, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Lue Huibin (Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Jin Kuijuan (Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Hao Shijie (Beijing Key Laboratory of Failure, Corrosion, and Protection of Oil/Gas Facilities, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Yue Wenzheng (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum, Beijing 102249, China) ,  Yang Guozhen (Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
資料名： Energy Reports  (Energy Reports)
巻： 6  ページ： 795-801  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3058A  ISSN： 2352-4847  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習方法論は多くの分野で革命的予測を持ち,複雑な石油-ガス貯留層のため石油産業で同じようにする可能性である。不可視の地層を有する頁岩が地質構造のかなりの複雑性のために測定できないという点で,高密度頁岩探査には限界がある。斜め入射反射率差法(OIRD)は表面特徴に敏感で,頁岩中の誘電特性の層状分布を得るために使用された。本論文では,OIRDと深い学習法の組み合わせを報告し,不可視のベッドシェールの誘電異方性を同定した。モデルは,確率に関連した出力値に基づく頁岩の敷き目を,良く,明確に識別する。1方向のみを20-60μmの幅を持つ積層を持つと決定した。OIRDによって検出される異方性特徴は,また,不可視の頁岩中に存在し,一般的な頁岩と比較して,より小さい亀裂とより密な粒子配向によって引き起こされた。現在の高密度貯留層は豊富な不可視頁岩を含むので,深層学習法と組み合わせたOIRD法は頁岩貯留層の探査効率の改善を助けることができると信じる。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 異方性 ,  亀裂 ,  *反射率 ,  *頁岩 ,  地質構造 ,  *学習 ,  石油 ,  ベッド ,  誘電性 ,  ガス層 ,  地層 ,  石油工業
準シソーラス用語： 貯留層 ,  誘電異方性 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 斜入射反射率差法 ,  深層学習法 ,  頁岩 ,  異方性

分類 (1件)： 石油・ガス鉱床  (DE09050D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 頁岩 ,  異方性 ,  予測 ,  深層学習 ,  斜入射 ,  反射率