Revista de Geología y Geofísica
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abstracto

Uso de la red neuronal probabilística y la inversión posterior al apilamiento para predecir la caracterización de yacimientos en el mar Mediterráneo, campo Sapphire, Egipto

Ahmed Abosalam*

Los parámetros geofísicos de las reservas probables se interpretan mediante inversión sísmica. Es fundamental para estimar porosidad, saturación y contenido de lutitas. Este artículo analiza el uso de parámetros geofísicos basados en modelos de las reservas potenciales se interpretan mediante inversión sísmica. Es esencial para determinar la porosidad, la saturación y la contenido de esquisto. Este artículo explora el uso de inversión sísmica basada en modelos y redes neuronales probabilísticas para caracterizar los yacimientos. Para facilitar esta tarea, el documento se divide en dos partes. De la sísmica 3D datos recopilados en el área de investigación (Sapphire Deep Seismic-2010), la inversión basada en modelos se utiliza para generar acústica valores de impedancia Los datos sísmicos se utilizan para analizar cinco registros de pozos. El coeficiente de correlación promedio entre sintético y los datos sísmicos son 0,997, con un error del 7 %, lo que indica la utilidad de la inversión basada en modelos. En segundo lugar, una probabilidad La red neuronal (PNN) se entrena y verifica utilizando la porosidad efectiva estimada, la saturación de agua y el esquisto volumen. Las variaciones 3D en porosidad efectiva, saturación de agua y volumen de lutitas se obtienen utilizando el red neuronal probabilística.

Nuestra investigación reveló una sección sin perforar en el canal Sapphir-80 con parámetros petrofísicos favorables, indicando un gran volumen de gas y condensado.

La inversión sísmica conecta los datos sísmicos observados con los parámetros físicos elásticos interpretados de las reservas probables. La inversión sísmica posterior al apilamiento se utiliza para estimar los parámetros del yacimiento, como la porosidad, la saturación, el contenido de lutitas, etc. Una aplicación de inversión sísmica basada en modelos y red neuronal probabilística para postapilar datos sísmicos para se describe la caracterización del yacimiento. El documento se divide en dos partes para esta tarea. Pila posterior inicial inversión sísmica que se aproxima a los valores de impedancia acústica (AI) utilizando datos sísmicos 3D registrados en la investigación (Sapphire Deep Seismic-2010) en el dominio del tiempo. Se recopilaron datos sísmicos de cinco pozos. Como se muestra Coeficiente de correlación promedio de 0.997 y error del 7% entre datos sintéticos y sísmicos, la inversión basada en modelos es eficaz. En segundo lugar, se entrena y valida una red neuronal probabilística (PNN) utilizando datos de los sitios de los pozos. En el volumen sísmico, la red neuronal probabilística calcula la porosidad efectiva, la saturación de agua y el volumen de lutita fluctuación en 3D.

El análisis actual proyectó un área no perforada en el canal Sapphir-80 con buenos parámetros petrofísicos, indicando un gran volumen de gas y condensado.