Interprétations sismiques non conventionnelles à l'aide d'attributs sismiques - Cas d'étude
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Ce livre se concentre sur l'analyse des familles d'attributs géométriques, des attributs physiques et des attributs hybrides qui dépendent de la combinaison des attributs sismiques pour estimer et extraire les caractéristiques géologiques à partir de trois études de cas. Une nouvelle initiative de flux de travail d'interprétation sismique a été développée pour mieux comprendre la géologie avant même de commencer le processus d'interprétation afin que l'interprète puisse prendre une décision beaucoup plus éclairée. L'extraction de géocorps à partir de données d'attributs s...
Ce livre se concentre sur l'analyse des familles d'attributs géométriques, des attributs physiques et des attributs hybrides qui dépendent de la combinaison des attributs sismiques pour estimer et extraire les caractéristiques géologiques à partir de trois études de cas. Une nouvelle initiative de flux de travail d'interprétation sismique a été développée pour mieux comprendre la géologie avant même de commencer le processus d'interprétation afin que l'interprète puisse prendre une décision beaucoup plus éclairée. L'extraction de géocorps à partir de données d'attributs sismiques à l'aide de nombreuses techniques telles que le suivi automatique, le géocorps adaptatif, le mélange coloré et l'algorithme de quadrillage améliore l'interprétation géologique dans le Golfe du Mexique, le développement de nouveaux attributs SD moyens qui dépendent de la décomposition spectrale et de l'analyse de l'épaisseur de l'accord pour améliorer l'interprétation des canaux fins dans les champs de la mer du Nord et le champ de Stratton. La combinaison de plusieurs attributs permet d'identifier les accumulations de gaz peu profondes et d'améliorer l'interprétation stratigraphique des séquences Il existe une énorme quantité de données d'attributs sismiques. Pour résoudre ce problème, le flux de travail des attributs sismiques non conventionnels a été appliqué pour améliorer l'identification des chenaux minces en utilisant le nouvel attribut SD moyen.
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