Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương Pháp Lấy Lại Đối Tượng Đa Facies Nửa Giám Sát Trong Dữ Liệu Địa Chấn
Tóm tắt
Việc đặc trưng hóa các cấu trúc trầm tích bị chôn vùi thông qua việc sử dụng dữ liệu địa chấn là một phần của nhiều dự án địa chất. Sự tiến bộ trong khả năng thu thập và xử lý địa chấn đã cho phép thu thập một lượng dữ liệu ngày càng tăng, tăng cường độ phân giải hình ảnh để các đối tượng trầm tích (cơ thể địa chất) có thể được hình ảnh hóa với độ chính xác cao hơn trong các lớp trầm tích. Tuy nhiên, việc khám phá và giải thích chúng trong các tập dữ liệu lớn có thể là một công việc tốn thời gian. Thực tiễn gần đây đã cho thấy tiềm năng của các phương pháp tự động để hỗ trợ những người giải thích trong nhiệm vụ này. Trong giấy này, một phương pháp nửa giám sát mới được trình bày để xác định các cơ thể địa chất nhiều facies trong dữ liệu địa chấn ba chiều, đồng thời bảo quản sự biến đổi nội tại của chúng và theo dõi độ không chắc chắn của đầu vào. Phương pháp này kết hợp một phương pháp dựa trên dữ liệu phi tuyến tính với một phương pháp học có giám sát mới. Nó yêu cầu một sự phân định trước của các cơ thể địa chất trên một vài hình ảnh địa chấn, cùng với sự tự tin trước vào sự phân định đó. Phương pháp này dựa vào việc học một đại diện dữ liệu phù hợp, và truyền đạt sự tự tin trước đến xác suất sau cho sự phân định cuối cùng. Phương pháp đề xuất đã được áp dụng cho dữ liệu thực ba chiều, cho thấy khả năng lấy lại liên tục và hiệu quả các cơ thể địa chất nhiều facies trong các bể trầm tích chuyển giao khối lượng trong trường hợp này.
Từ khóa
#địa chấn #cơ thể địa chất #phương pháp nửa giám sát #dữ liệu ba chiều #xác định faciesTài liệu tham khảo
Alves TM, Kurtev K, Moore GF, Strasser M (2014) Assessing the internal character, reservoir potential, and seal competence of mass-transport deposits using seismic texture: a geophysical and petrophysical approach. AAPG Bull 98(4):793–824. https://doi.org/10.1306/09121313117
Berthelot A, Solberg AH, Gelius LJ (2013) Texture attributes for detection of salt. J Appl Geophys 88:52–69. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2012.09.006
Bishop CM, Svensén M, Williams CKI (1998) GTM: the generative topographic mapping. Neural Comput 10(1):215–234. https://doi.org/10.1162/089976698300017953
Chopra S, Marfurt KJ (2014) Seismic facies analysis using generative topographic mapping. In: Birkelo B (ed) SEG technical program expanded abstracts 2014, pp 1390–1394. https://doi.org/10.1190/segam2014-0233.1
Clausi DA, Zhao Y (2003) Grey level co-occurrence integrated algorithm (GLCIA): a superior computational method to rapidly determine co-occurrence probability texture features. Comput Geosci 29(7):837–850. https://doi.org/10.1016/S0098-3004(03)00089-X
de Matos MC, Osorio PL, Johann PR (2007) Unsupervised seismic facies analysis using wavelet transform and self-organizing maps. Geophysics 72(1):P9–P21. https://doi.org/10.1190/1.2392789
de Silva AM, Leong PHW (2015) Feature selection. In: de Silva AM, Leong PHW (eds) Grammar-based feature generation for time-series prediction. SpringerBriefs in applied sciences and technology. Springer, Singapore, pp 13–24. https://doi.org/10.1007/978-981-287-411-5_2
Eichkitz CG, Davies J, Amtmann J, Schreilechner MG, de Groot P (2015) Grey level co-occurrence matrix and its application to seismic data. First Break 33:71–77
Gao D (2008) Application of seismic texture model regression to seismic facies characterization and interpretation. Lead Edge 27(3):394–397
Haralick RM, Shanmugam K, Dinstein I (1973) Textural features for image classification. IEEE Trans Syst Man Cybern 3(6):610–621. https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.4309314
Hashemi H, de Beukelaar P, Beiranvand B, Seiedali M (2017) Clustering seismic datasets for optimized facies analysis using a sscsom technique. In: 79th EAGE conference and exhibition 2017, proceedings. EAGE Publications BV, Netherlands. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201700916
Kohonen T (1986) Learning vector quantization for pattern recognition: technical report TKK-F- A601. Helsinki University of Technology
Le Bouteiller P, Charléty J (2018) Procédé pour la détection d’objets géologiques dans une image sismique (patent pending)
Long Z, Alaudah Y, Qureshi MA, Farraj MA, Wang Z, Amin A, Deriche M, AlRegib G (2015) Characterization of migrated seismic volumes using texture attributes: a comparative study. In: Schneider RV (ed) SEG technical program expanded abstracts 2015, pp 1744–1748. https://doi.org/10.1190/segam2015-5934664.1
Lu Y, Cohen I, Zhou XS, Tian Q (2007) Feature selection using principal feature analysis. In: Lienhart R, Prasad AR, Hanjalic A, Choi S, Bailey B, Sebe N (eds) The 15th international conference, p 301. https://doi.org/10.1145/1291233.1291297
Marroquín ID, Brault JJ, Hart BS (2009) A visual data-mining methodology for seismic facies analysis: part 1—testing and comparison with other unsupervised clustering methods. Geophysics 74(1):P1–P11. https://doi.org/10.1190/1.3046455
Nivlet P (2007) Uncertainties in seismic facies analysis for reservoir characterisation or monitoring: causes and consequences. Oil Gas Sci Technol Rev IFP 62(2):225–235. https://doi.org/10.2516/ogst:2007019
Ogiesoba O, Hammes U (2012) Seismic interpretation of mass-transport deposits within the upper oligocene frio formation, south Texas Gulf Coast. AAPG Bull 96(5):845–868. https://doi.org/10.1306/09191110205
Pitas I, Kotropoulos C (1992) A texture-based approach to the segmentation of seismic images. Pattern Recognit 25(9):929–945. https://doi.org/10.1016/0031-3203(92)90059-R
Qi J, Lin T, Zhao T, Li F, Marfurt K (2016) Semisupervised multiattribute seismic facies analysis. Interpretation 4(1):SB91–SB106. https://doi.org/10.1190/INT-2015-0098.1
Roy A, Romero-Peláez AS, Kwiatkowski TJ, Marfurt KJ (2014) Generative topographic mapping for seismic facies estimation of a carbonate wash, Veracruz basin, southern Mexico. Interpretation 2(1):SA31–SA47. https://doi.org/10.1190/INT-2013-0077.1
Shafiq MA, Wang Z, Amin A, Hegazy T, Deriche M, AlRegib G (2015) Detection of salt-dome boundary surfaces in migrated seismic volumes using gradient of textures. In: Schneider RV (ed) SEG technical program expanded abstracts 2015, pp 1811–1815. https://doi.org/10.1190/segam2015-5927230.1
Shipp RC, Weimer P, Posamentier HW (eds) (2011) Mass-transport deposits in deepwater settings. SEPM (Society for Sedimentary Geology), Tusla. https://doi.org/10.2110/sepmsp.096
Soille P (2010) Morphological image analysis: principles and applications, 2nd edn. Springer, Berlin
Sokal RR, Rohlf FJ (1962) The comparison of dendrograms by objective methods. Taxon 11(2):33. https://doi.org/10.2307/1217208
Taha AA, Hanbury A (2015) Metrics for evaluating 3D medical image segmentation: analysis, selection, and tool. BMC Med Imaging 15:29. https://doi.org/10.1186/s12880-015-0068-x
Wang Z, Hegazy T, Long Z, AlRegib G (2015) Noise-robust detection and tracking of salt domes in postmigrated volumes using texture, tensors, and subspace learning. Geophysics 80(6):WD101–WD116. https://doi.org/10.1190/geo2015-0116.1
Wang S, Yuan S, Yan B, He Y, Sun W (2016) Directional complex-valued coherence attributes for discontinuous edge detection. J Appl Geophys. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2016.03.016
Ward JH (1963) Hierarchical grouping to optimize an objective function. J Am Stat Assoc 58(301):236–244. https://doi.org/10.1080/01621459.1963.10500845
West BP, May SR, Eastwood JE, Rossen C (2002) Interactive seismic facies classification using textural attributes and neural networks. Lead Edge 21(10):1042–1049. https://doi.org/10.1190/1.1518444
Zhao T, Zhang J, Li F, Marfurt KJ (2016) Characterizing a turbidite system in Canterbury basin, New Zealand, using seismic attributes and distance-preserving self-organizing maps. Interpretation 4(1):SB79–SB89. https://doi.org/10.1190/INT-2015-0094.1
Zhao T, Li F, Marfurt KJ (2017) Constraining self-organizing map facies analysis with stratigraphy: an approach to increase the credibility in automatic seismic facies classification. Interpretation 5(2):T163–T171