With this workflow, we are able to simulate realistic and diverse geologic structures and collapsed paleokarst features in the training images from which the CNN can effectively learn to recognize the collapsed paleokarst features in real field seismic images. To avoid time‐consuming manual labeling for training the CNN, we propose an efficient workflow to automatically generate numerous 3‐D training image pairs including synthetic seismic images and the corresponding label images of the collapsed paleokarst features simulated in the seismic images. We propose a supervised convolutional neural network (CNN) to automatically and accurately characterize paleokarst and associated collapse features from 3‐D seismic images. The full delineation of potentially buried paleokarst systems plays an important role for reservoir characterization, oil and gas production, and other engineering tasks. They can form large reservoirs and provide efficient pathways for hydrocarbon migration, but they can also create serious engineering geohazards. Paleokarst systems are found extensively in carbonate‐prone basins worldwide. Pada Top Vineyard ditemukan 3 zona yang diprediksi juga mengandung gas dengan reservoar berupa shaly sand. Pada Top Caddo memiliki 4 zona yang diprediksi mengandung gas dengan reservoar berupa clean sand stone. Hasil penelitian didapatkan nilai cutoff AI clean sand stone pada formasi Caddo sebesar 38000 - 55500 (ft/s) (gr/cc) dan pada formasi Vineyard sebesar 33000 - 37500 (ft/s) (gr/cc). Prediksi sebaran porositas pada volume seismik didapat dari hasil regresi linier antara nilai AI dengan data log porositas pada sumur B Yates 18 D. Hasil sebaran AI pada volume seismik dapat digunakan untuk memprediksi sebaran porositas. Metode seismik inversi AI digunakan untuk mendapatkan parameter fisis batuan yaitu impedansi akustik sehingga persebaran zona reservoar tempat tersimpannya cadangan hidrokarbon dapat diprediksi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode seismik inversi impedansi akustik ( AI ). Tujuan dari penelitian ini antara lain untuk mendapatkan nilai cutoff AI clean sand stone pada formasi Caddo dan Vineyard berdasarkan hasil crossplot log AI, density, dan gamma ray dan untuk menentukan lokasi/zona yang di prediksi mengandung hidrokarbon pada formasi Caddo dan Vineyard berdasarkan hasil analisis inversi AI, porositas, dan analisis kualitatif data log. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perlunya menemukan lokasi prospek hidrokarbon dalam upaya menjaga ketahanan energi. P>Penelitian ini berjudul Identifikasi Karakteristik Reservoar Berdasarkan Data Akuistik Impedan Dan Log Neutron Porositas Studi Kasus: Lapangan Boonsville, USA.
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. ArchivesCategories |