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J-GLOBAL ID:202202285877050660   整理番号:22A0155892

階層的貯留層岩相と音響インピーダンスシミュレーション:イラン南西部の油田への適用【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical reservoir lithofacies and acoustic impedance simulation: Application to an oil field in SW of Iran
著者 (5件):
資料名:
巻: 208  号: PC  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: T0412A  ISSN: 0920-4105  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)
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本研究では,イラン南西部の油田における岩相および音響インピーダンス(AI)の3Dモデルを生成するために,階層的シミュレーションアルゴリズムを実行した。階層シミュレーションは,貯留層特性化におけるカテゴリー変数内の連続変数の空間分布とハード接触関係を考慮した強力な方法である。本研究では,階層的シミュレーションアルゴリズムを実装するために,1つのカテゴリー変数(岩相領域)のレイアウトを構築するために,pluri-Gaussシミュレーションを使用し,そして,回転バンドシミュレーションを用いて,各シミュレーションドメイン内の1つの連続変数(AIモデル)を生成した。提案方法をテストするために利用可能なデータセットは,7つの坑井の岩相およびAIログを含む。提案したモデルの検証のために,井戸の1つを初期データセットから除外し,結果の精度を検証した。アルゴリズムは,3D岩相およびAIモデルの50の実用化を作り出すために,グリッド化モデルに関して実行した。生成モデルの統計解析は,各ドメインに関連した岩相ドメインとAI値を再現する階層的シミュレーションの能力を検証した。シミュレートしたAIモデルを地震インバージョンモデルと比較し,結果の信頼性を確認した。さらに,階層的手法の優位性を示すために,結果を,AIモデルがいかなる岩相データも考慮せずに生成した直接AIモデリングの結果と比較した。ブラインドにおける比較は,モデル化値と真のAIの間の高い相関を示した。階層的アプローチの平均AIモデルと真のAIの間の相関係数は0.85であった。一方,この値は,それぞれ,直接シミュレートしたAIモデルの平均で0.75であり,地震インバージョンで0.74であった。ヒストグラム解析はまた,元のデータの統計特性を再現する階層的モデリングの能力を検証した。本研究で提案した方法を用いて得たAIモデルは,決定論的地震反転立方体との高い適合性を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
油層工学 

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