DE10117478A1 - Verfahren zur chronostratigraphischen Interpretation eines seismischen Querschnitts oder Blocks - Google Patents

Verfahren zur chronostratigraphischen Interpretation eines seismischen Querschnitts oder Blocks

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Abstract

Das Verfahren verwendet das durch Akkumulieren von Kontinuitätskurven, die repräsentativ für seismische Horizonte sind, erhaltene Bild, um so die den seismischen Abschnitt bildende geologische Strata zu bestimmen, wie sie abgelagert worden sind und nicht so wie sie heute beobachtet werden. Um dieses zu tun, definiert das Verfahren eine Transformation des vertikalen Maßstabs des seismischen Abschnitts, wobei die Skala in seismischen Zeiten gemessen ist, in eine geologische, vertikale Skala, gemessen in geologischen Zeiten. Diese Transformation basiert auf einer Equalisierung von Histogrammen. Ausgehend von equalisierten Histogrammen ermöglicht das Verfahren die Bestimmung equalisierter seismischer Abschnitte, die zur Bestimmung der Sedimentationsraten verwendet werden, die die Abscheidungen der geologischen Strata beherrschten. Insbesondere hebt sie geologische Hiaten hervor, d. h. Erosionen und Spalten.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren der chronostratigraphischen Interpretation eines seismischen Querschnitts oder Blocks, d. h. eine geologische Aufzeichnung eines seismischen Querschnitts oder Blocks.
Die vorliegende Erfindung steht in Zusammenhang mit der Ölexploration und erlaubt ein Wechseln von der geophysischen Domäne zu der geologischen Domäne.
Stand der Technik
Das erfindungsgemäße Verfahren wird auf seismische Querschnitte oder seismische Blocks angewendet. Ein seismischer Querschnitt wird durch die Juxtaposition von gesammelten eindimensionalen Daten in einer Ebene gebildet, die als seismische Spuren bezeichnet werden. Gleicherweise wird ein seismischer Block durch die Juxtaposition von seismischen Spuren in einem Volumen gebildet. Der Ausdruck "seismischer Abschnitt" bezeichnet entweder einen seismischen Querschnitt oder eine Scheibe eines seismischen Blocks. Ein seismischer Abschnitt erlaubt eine Ansicht der Juxtaposition der in der Schnittebene enthaltenen Spuren. Diese Ansichten sind seismische Bilder, die als seismische Bildabschnitte bei der Beschreibung der Durchführung des Verfahrens bezeichnet werden. In einem seismischen Bild ist die Helligkeitsintensität eines Pixels proportional zu der seismischen Größenordnung, die durch die eindimensionalen Signale wiedergegeben werden.
Die chronostratigraphische Interpretation seismischer Querschnitte oder seismischer Blöcke beinhaltet die Synthese seismischer Horizonte in dem Querschnitt oder dem Block. Verschiedene Methoden sind zur Durchführung der Synthese von Horizonten ersonnen worden. Ihre Ergebnisse sind besser oder schlechter abhängig in der Tat von der geologischen Umgebung deren Bild durch den seismischen Abschnitt dargestellt wird. Somit ergibt die Synthese von Horizonten durch Messung von Ähnlichkeiten zwischen benachbarten Spuren in Gebieten, in denen die geologische Strata von der monoklonal dominanten Art sind, gute Ergebnisse. Andererseits ist es in Zonen, in denen die Geologie stärker gestört ist, bevorzugt zunächst die Gradientenvektoren der Helligkeitsintensität zwischen benachbarten Pixeln zu berechnen und dann mittels Integration des Orientierungsfeldes der berechneten Gradientenvektoren eine Horizontsynthese zu komplementieren.
Die Dissertation von Marc Donias, abgegeben am 28. Januar 1999 an der Universität von Bordeaux I mit Titel "Caractérisation de champs d'orientation par analyse en composantes principales et estimation de la courbure. Application aux images sismiques" (Charakterisierung von Orientierungsfeldern durch Hauptkomponentenanalyse und Bestimmung des Kurvenverlaufs. Anwendung auf seismische Bilder) beschreibt ausführlich, die oben genannten Schemata zur Durchführung einer Horizontsynthese.
Eine auf jeden Pixel des seismischen Bildabschnitts angewandte Horizontsynthese erzeugt so viele Horizonte, wie es Pixel in dem Bild gibt. Die seismischen Horizonte, versteckt als Marker der lokalen Geologie, können sich nicht schneiden. Andererseits können sie konvergieren, sich lokal vereinen und in einen Vermischen oder sogar Divergieren. Das Vereinen von Horizonten führt zum Konzept der Akkumulation von Synthesen.
Zur Durchführung einer Akkumulation der Horizontsynthesen definiert man eine Matrix, die in der Größe identisch zu dem seismischen Bild ist. Jedes Element der Matrix steht im Zusammenhang mit einem Pixel des Bildes und ihm wird anfänglich ein Nullwert zugewiesen. Für jeden Pixel des Bildes wird eine Kontinuitätskurve berechnet, die der Synthese des durch den Pixel verlaufenden Horizonts entspricht. Sämtliche Kontinuitätskurven sind transversal zu der vertikalen Dimension des Bildes. Beim Kalkulieren der Kontinuitätskurven wird ein Element der Matrix jedes Mal um eine Einheit erhöht, wenn das Pixel mit dem es in dem Bild in Zusammenhang steht, von einer Kontinuitätskurve geschnitten wird.
Die Berechnung einer Kontinuitätskurve transversal zu der vertikalen Dimension des Bildabschnitts an einem gegebenen Pixel besteht in der Berechnung der Gradienten der Helligkeitsintensität für sämtliche in einer Nachbarschaft des gewählten Pixels enthaltenen Pixel, nachfolgend im Berechnen eines lokalen Gradienten aus den Gradientenmessungen, die über die Nachbarschaft erhalten wurden und im Zuordnen des lokalen Gradienten zu dem gewählten Pixel. Die Kontinuitätskurve wird dann durch transversales Fortschreiten von Pixel zu Pixel entwickelt, ausgehend von dem gewählten Pixel bis zu den vertikalen, seitlichen Grenzen des Bildes; in den beiden durch den lokalen Gradienten angezeigten Richtungen und seinem additiven Inversum, durch iteratives Wiederholen der vorangehenden zwei Schritte.
Wenn sämtliche Pixel des seismischen Bildabschnitts gescannt worden sind, wird die Matrix, die die Akkumulationen der Synthesen ausführt, in der Form eines neuen Bildes wiedergegeben, bei dem jedes Pixel eine Helligkeitsintensität besitzt, die proportional zu der aggregierten Zahl in dem entsprechenden Element der Matrix ist, wobei die Zahl wenigstens gleich 1 ist. Die an diesem Bild zu sehenden Grenzen ergeben eine gute Idee der Organisation der geologischen Strata im Untergrund.
Beitrag der Erfindung
Das erfindungsgemäße Verfahren nutzt das durch die Akkumulation der Synthesen erhaltene Bild zur Bestimmung der geologischen Dispersionen aus, so wie sie abgeschieden waren und nicht wie sie heute in der Form der Strata beobachtet werden. Um dieses zu machen, definiert das Verfahren eine Transformation des vertikalen Maßstabs des in seismischen Zeiten gemessenen seismischen Abschnitts in einen in geologischen Zeiten gemessenen geologischen, vertikalen Maßstab. Das Verfahren ermöglicht somit die Definition der Sedimentationsraten, die die Abscheidungen der geologischen Strata beherrscht haben. Insbesondere hebt es die geologischen Hiaten hervor, d. h. Erosionen und Spalten.
Definition der Erfindung
Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren der chronostratigraphischen Interpretation eines seismischen Bildabschnitts S, umfassend eine horizontale Dimension oder Breite oder eine vertikale Dimension oder Höhe in der Richtung des Untergrundes und bestehend aus Säulen von Pixeln, bestehend in:
  • - Definieren einer dem Bildabschnitt S identisch in der Größe entsprechenden Matrix M, bestehend aus Elementen, von denen jedes mit einem Pixel des Bildabschnitts S in Zusammenhang steht und anfänglich einen Nullwert zugewiesen hat,
  • - Berechnen einer Kontinuitätskurve Ci für jedes Pixel i des Bildabschnitts S, die durch das Pixel verläuft und transversal zu der vertikalen Dimension des Bildabschnitts S,
  • - Erhöhen eines Elements der Matrix M um eine Einheit, jedes Mal wenn das Pixel, mit dem es in dem Bildabschnitt S in Zusammenhang steht, von einer Kurve Ci gekreuzt wird,
und dadurch charakterisiert, daß es ferner besteht in:
  • - Konstruieren eines Histogramms Hc für jede Säule c der Matrix M, bestehend aus einer Anzahl von Klassen, die gleich der Anzahl von Elementen der Säule c ist, wobei jede Klasse einem der Elemente der Säule c entspricht und eine Anzahl von Werten enthält, die gleich dem in dem relevanten Element der Matrix M aggregierten Wert ist, wobei der Wert gleich der Zahl der durch das mit dem Element in Verbindung stehende Pixel passierende Kurve ist und die Gesamtzahl der in dem für jede Säule konstruierten Histogramm gleich der Gesamtzahl an Pixeln in dem Bildabschnitt S ist,
  • - Equalisieren dieses Histogramms Hc um so ein equalisiertes Histogramm Hc' zu erzeugen,
  • - Definieren eines leeren Bildabschnitt S', dessen Breite in Pixeln identisch mit der Breite in Pixeln des Bildabschnitts S ist und dessen Höhe in Pixeln gleich der Anzahl von Klassen des Histogramm (Hc') ist,
  • - Zuordnen der Verteilung, die durch das equalisierte Histogramm Hc' definiert ist, zu jeder Säule c' des Bildabschnitts S' durch Zuweisen der Kardinalität des Gehalts der in Zusammenhang stehenden Klasse von Hc' zu jedem Pixel der Säule c',
  • - Beschränken der Gruppen benachbarter Pixel, die Werte enthalten, in dem Bildabschnitt S' und Markieren von jeder der Gruppen,
  • - Zuweisen der jeder Pixelgruppe gegebenen Markierung, zu der sie in dem Bildabschnitt S' zugeordnet worden war, zu jedem Pixel und Anzeigen des markierten Bildabschnitts S.
Gemäß einem weiteren Merkmal besteht die Berechnung der Kontinuitätskurve Ci transversal zu der vertikalen Dimension des Bildabschnitts S an einem gegebenen Pixel i in:
  • - Berechnen der Gradienten der Helligkeitsintensität sämtlicher in einer Nachbarschaft Vi von Pixel i eingeschlossenen Pixel,
  • - Berechnung eines lokalen Gradienten Gi von den über die Nachbarschaft Vi erhaltenen Gradientenmessungen und Zuordnen des Gradienten Gi zu Pixel i,
    transversales Fortschreiten von Pixel zu Pixel, ausgehend von Pixel i bis zu den vertikalen seitlichen Grenzen des Bildabschnitts S in den zwei durch den Gradienten Gi angegebenen Richtungen und seinem additiven Inversen -Gi durch iterative Wiederholung der vorangehenden zwei Schritte.
Die vorliegende Erfindung kann auch auf dreidimensionale seismische Bildblöcke angewendet werden. Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist daher auch ein Verfahren der chronostratigraphischen Interpretation eines seismischen Bildblocks D, umfassend zwei horizontale Dimensionen, nämlich Breite und Tiefe, und eine vertikale Dimension oder Höhe in der Richtung des Untergrundes und bestehend aus Säulen von Pixeln, bestehend in:
  • - Definieren eines Blocks N, identisch in Größe zu dem Bildblock D und bestehend aus Elementen, von denen jedes mit einem Pixel des Bildblocks B in Zusammenhang steht und anfänglich einen Nullwert zugewiesen hat,
  • - Berechnen einer Kontinuitätsoberfläche für jeden Pixel i die durch den Pixel verläuft und transversal zu der vertikalen Dimension des Bildblocks B,
  • - Erhöhen eines Elements des Blocks N um eine Einheit, jedesmal wenn das Pixel, mit dem es im Bildblock B in Zusammenhang steht, von einer Oberfläche Si gekreuzt wird,
dadurch gekennzeichnet, daß es ferner besteht in dem
  • - Konstruieren eines aus einer Anzahl von Klassen bestehenden Histogramms Hc für jede Säule c des Blocks N, die gleich der Anzahl von Elementen der Säule c ist, wobei jede Klasse einem der Elemente der Säule c entspricht und eine Anzahl von Werten enthält, die gleich dem in dem relevanten Element des Blocks N aggregierten Werts ist, wobei der Wert gleich der Zahl der durch den mit dem Element in Zusammenhang stehenden Pixel verlaufenden Oberflächen ist und die Gesamtzahl der in dem für jede Säule konstruierten Histogramm verteilten Werte gleich der Gesamtzahl der Pixel in dem Bildblock B ist.
  • - Equalisieren jedes Histogramms Hc, um so ein equalisierte Histogramm Hc' zu erzeugen.
  • - Definieren eines leeren Bildblocks B', dessen Breite in Pixeln und dessen Tiefe in Pixeln identisch mit der Breite in Pixeln und der Tiefe in Pixeln des Bildblocks B ist und dessen Höhe in Pixel gleich der Anzahl von Klassen des Histogramms Hc' ist,
  • - Zuordnen der durch das equalisierte Histogramm Hc' jeder Säule c' des Bildblocks B' definierten Verteilung durch Zuweisung des Inhalts der damit in Zusammenhang stehenden Klasse von Hc' zu jedem Element der Säule c',
    Beschränken der Werte enthaltenden Gruppen benachbarter Pixel in dem Bildblock B' und Markieren jeder der Gruppen,
  • - Zuweisen des der Pixelgruppe, der es in dem Bildblock B' zugeordnet worden war, gegebenen Markierung zu jedem Pixel des Bildblocks B und Anzeigen des markierten Bildblocks B.
Gemäß einem weiteren Merkmal besteht die Berechnung der Kontinuitätsoberfläche Si transversal zu der vertikalen Dimension des Bildblocks B an einem gegebenen Pixel i in:
Berechnen der Gradienten der Helligkeitsintensität für sämtliche in einer Nachbarschaft von jedem Pixel i einer Säule von Pixeln Ki enthaltenen Pixel,
Durchführung einer Hauptkomponentenanalyse an den in der Nachbarschaft Vi der Pixel i berechneten Gradienten für jedes Pixel i der Säule Ki, um so ein Paar von Richtungsvektoren zu bestimmen, die entlang der ebenen Tangente zu der Oberfläche Si am Pixel i der Säule Ki gerichtet sind,
  • - konzentrisches Fortschreiten von Säule zu Säule, ausgehend von Säule Ki bis zu den vertikalen seitlichen Grenzen des Bildblocks B durch iterative Wiederholung der vorangehenden zwei Schritte.
Figuren
Fig. 1a und 1b geben, im unterschiedlichen Maßstab, denselben seismischen Bildabschnitt vor Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens wieder.
Fig. 2a gibt eine in Zusammenhang mit einem Pixel des seismischen Bildabschnitts bestehende Kontinuitätskurve wieder und Fig. 2b eine Ansicht sämtlicher der Kontinuitätskurven.
Fig. 3a gibt ein in Zusammenhang mit einer Vertikalen aus Fig. 2b bestehendes Histogramm wieder und Fig. 3b zeigt dasselbe Histogramm equalisiert.
Fig. 4 repräsentiert einen equalisierten Bildabschnitt, bezeichnet als chronostratigraphischen Bildabschnitt.
Fig. 5a gibt einen in binäre Form gebrachten equalisierten Bildabschnitt wieder und Fig. 5b zeigt denselben Bildabschnitt mit Markierung.
Fig. 6 gibt einen markierten seismischen Bildabschnitt nach dem Anwenden des erfindungsgemäßen Verfahrens wieder.
Vollständige Beschreibung
Das erfindungsgemäße Verfahren ist ein Verfahren der automatischen chronostratigraphischen Interpretation eines seismischen Bildabschnitts. Unter Bezugnahme auf die Figuren wird ein Implementierungsmodus für dieses Verfahren nachfolgend gegeben.
Fig. 1a gibt einen seismischen Bildabschnitt S wieder. Der Bildabschnitt S wird als seismisch bezeichnet, da er ein Bild des Untergrunds aus einer seismischen Explorationsuntersuchung wiedergibt. Der Bildabschnitt S umfaßt zwei Dimensionen; er ist durch eine horizontale Erstreckung entlang einer horizontalen Achse und durch vertikale Erstreckung entlang einer vertikalen Achse in der Richtung des Untergrundes definiert. Der Bildabschnitt S ist aus regelmäßig gemäß einem horizontalen Versatz auf der horizontalen Achse und einem vertikalen Versatz auf der vertikalen Achse verteilten Pixeln zusammengesetzt. Der Bildabschnitt S enthält insbesondere eine Anzahl von Säulen von Pixeln, die gleich dem Quotienten der horizontalen Ausdehnung geteilt durch den horizontalen Versatz ist, und eine Anzahl von Pixeln pro Säule die gleich dem Quotienten der vertikalen Ausdehnung geteilt durch den vertikalen Versatz ist. Insbesondere gibt die vertikale schwarze Linie 10 in Fig. 1a eine Säule von Pixeln wieder, die die Basis für die nachfolgenden Figuren in der Beschreibung des Verfahrens ist.
Zum Implementieren des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine Matrix M definiert, die in der Größe mit dem Bildabschnitt S identisch ist. Die Anzahl der Reihen der Matrix M ist gleich der Anzahl von Pixeln in einer Säule des Bildabschnitts S und die Anzahl von Säulen der Matrix M, die gleich der Anzahl von Säulen des Bildabschnitts S ist, ist gleich der Anzahl von Pixeln in einer Linie dieses Bildabschnitts. Die Matrix M besteht somit aus so vielen Elementen wie Pixel in dem Bildabschnitt S sind und jedes Element steht in Zusammenhang mit einem Pixel des Bildabschnitt S. Sämtliche der Elemente mit der Matrix M sind ganze Zahlen mit einem anfänglichen Nullwert.
Für jedes Pixel i des Bildabschnitts S berechnet man eine Kontinuitätskurve Ci, die durch den Pixel verläuft und transversal zu der vertikalen Dimension des Bildabschnitts S ist. Die Berechnung dieser Kurve Ci beinhaltet die Berechnung eines lokalen Gradienten Gi der Helligkeitsintensität am Pixel i. Die in Zusammenhang mit einem Pixel stehende Helligkeitsintensität ist als die Wiedergabe in einer Palette definiert, z. B. einer Palette von Graustufen, eines seismischen Attributs, z. B. der Amplitude des seismischen Signals; unter den in dem Beispiel eingehaltenen Bedingungen wäre eine hohe Amplitude durch einen hellen Pixel manifestiert und eine niedrige Amplitude durch einen dunklen Pixel. Es ist dann möglich, einen Gradienten der Helligkeitsintensität Gi zwischen einem hellen Pixel i und seinen Nachbarn zu berechnen, wobei der Gradient Gi tatsächlich der Gradient des relevanten seismischen Attributs ist. Der Gradient Gi ist dem Pixel i zugeordnet. Der Gradient Gi umfaßt eine horizontale Komponente und eine vertikale Komponente und wird insbesondere durch eine Hauptkomponentenanalyse bestimmt, die auf sämtliche der Gradienten angewendet wird, die über alle in einer Nachbarschaft Vi des Pixels i enthaltenen Pixel durchgeführt wird. Die Nachbarschaft Vi ist durch ein auf Pixel i zentriertes Fenster definiert, bevorzugt ein Fenster der Größe, die gleich 7 × 7 Pixel ist. Die Hauptrichtung der Erstreckung des Klusters der Gradientenmessung in der Nachbarschaft Vi, gegeben durch die Richtung der ersten Trägheitsachse, ermöglicht die Bestimmung einer lokalen Errichtung des Gradienten Gi, dessen Richtung Pixel i zugewiesen wird.
Fig. 2a zeigt eine mit Pixel i in Zusammenhang stehenden Kontinuitätskurve Ci. Die Kurve Ci wird als Kontinuitätskurve bezeichnet, da sie sich innerhalb des Bildes von Pixel i zu Pixeln erstreckt, die ähnliche Eigenschaften wie die von Pixel i zeigen. Die Kurve Ci ist transversal entlang der vertikalen Dimension des Bildabschnitts S entwickelt, der in Fig. 1b im selben Maßstab wie in Fig. 2a dargestellt ist, und auf der der synthetisierte Horizont durch die Kurve Ci erkannt werden kann. Die Kurve Ci wird durch Fortschreiten von Pixel zu Pixel in sukzessiven Richtungen erhalten, die durch die sukzessiven, kontinuierlich berechneten Gradienten Gi und ihre additiv inversen -Gi bestimmt werden. Als eine Konsequenz ist der Wert der Ableitung der Kontinuitätskurve Ci an jedem der Pixelpunkte, aus denen sie besteht, der Wert der lokalen Gradienten, der an denselben Pixeln berechnet wurde. Jedes Mal, wenn eine Kontinuitätskurve Ci durch einen Pixel i verläuft, wird das dem Pixel i entsprechende Element der Matrix M um eine Einheit erhöht. Die Elemente der Matrix M sind als wären sie Zähler, die mit den Pixeln des Bildabschnitts S in Zusammenhang stehen.
Fig. 2b zeigt eine Ansicht aller transversalen Kontinuitätskurven. Je dicker der Plot der transversalen Kurven erscheint, um so größer ist die Anzahl superpositionierter transversaler Kurven. Genauer sucht, wenn der Bildabschnitt S z. B. den Wert der Amplitude des seismischen Signals wiedergibt, die Kurve Ci, ausgehend vom Pixel i, eine Amplitudenkontinuität über den Bildabschnitt S auf der Basis einer Ähnlichkeit mit der bei Pixel i beobachteten Amplitude. Wenn der Wert der Amplitude an Pixel i sehr hoch ist, tendiert eine aus dem Pixel i in dem Bild entwickelte Kurve zum Folgen eines geologischen Markers.
Sind alle Kontinuitätskurven berechnet, enthalten die Elemente der Matrix M die Ergebnisse der Zählungen der durch jedes Pixel des Bildabschnitts S gemäß der strikten Element-Pixel-Entsprechung verlaufenden Kontinuitätskurven. Es ist genau der Gehalt der Matrix M, der in Fig. 2b dargestellt ist.
Für jede Säule der Matrix M, wobei die Säule einer Säule von Pixeln entspricht, die von dem in Fig. 2b wiedergegebenen Bild genommen sind, wird ein Histogramm Hc konstruiert, ähnlich dem in Fig. 3a wiedergegebenen, das mit der durch die vertikale schwarze Linie in Fig. 2b überzeichnete Linie in Zusammenhang mit der Säule c steht. Dieses Histogramm besteht aus einer Anzahl von Klassen, die gleich der Anzahl von Pixel in der Säule c ist. Jede Klasse des Histogramms steht mit einem Element in der Säule der Matrix M in Verbindung, wobei das Element einem Pixel in der entsprechenden Pixelsäule des Bildabschnitts S entspricht; je größer die Anzahl von Kontinuitätskurven ist, die durch dieses Pixel verlaufen, um so voller ist die entsprechende Klasse von Hc. Demgemäß zeigt das Histogramm in Fig. 3 die Verteilung der Kontinuitätskurven über die Vertikale 10, die in dem Bildabschnitt S gedruckt ist, wobei die Verteilung genau in der entsprechenden Säule der Matrix M gespeichert ist, die im Zusammenhang mit dem Bildabschnitt S steht.
Die Anzahl von in den Klassen der verschiedenen Histogrammen enthaltenen Proben, die mit den verschiedenen Säulen in Zusammenhang stehen, variiert zwischen einem Minimum und einem Maximum, wobei beides positive ganze Zahlen sind. Das Minimum ist 1, da wenigstens eine Kontinuitätskurve durch jedes Pixel verläuft. Das Maximum ist variabel, ist aber an Gesamtzahl der Kontinuitätskurven gebunden, welche keine andere als die Gesamtzahl an Pixeln des Bildabschnitts S ist.
Ein Equalisierungsalgorithmus wird dann auf jedes Histogramm Hc angewendet, um ein entsprechendes equalisiertes Histogramm Hc' zu erzeugen. Um dieses zu machen, ist es z. B. möglich, die in der Arbeit der Herren R. Gonzalez und R. Woods mit Titel "Digital Image Processing" veröffentlicht 1992 von Addison-Wesley, oder auch in der Arbeit der Herren J. Coquerez und S. Philipp mit Titel "Analyse d'images: filtrage et segmentation" (Bildanalyse: Filtrieren und Segmentation) veröffentlicht 1995 von Masson, offenbarten Algorithmen zu verwenden. Die Anwendung des Histogramm-Equalisierungsalgorithmus auf das Histogramm der Fig. 3a verteilt die Population in einem Rang gemäß einer neuen Verteilung, die durch das Histogramm Hc' der Fig. 3b wiedergegeben ist. Der Histogramm-Equalisierungsalgorithmus, dessen erstes Ziel die Erhöhung eines Bildkontrasts ist, besitzt hier das Ziel der erneuten Verteilung der Rangpopulation durch deren Aufteilung in eine größere Zahl von Klassen und auf eine stärker gleich verteilte Weise. Die Anzahl der Klassen des equalisierten Histogramms Hc' ist gleich der Anzahl der Klassen des Histogramms Hc multipliziert mit einem Expansionsfaktor, der von der gewünschten Auflösung abhängig ist.
Bei der Implementierung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird ein neuer Bildabschnitt S' definiert, dessen Breite in Pixeln identisch zu dem des Bildabschnitts S ist und dessen Höhe in Pixeln gleich der Anzahl von Klassen des Histogramms Hc' ist. Anfänglich ist der Bildabschnitt S' leer, d. h. alle seine Pixel erscheinen schwarz. Ein neues Bild wird in dem Bildabschnitt S' auf der Basis aller equalisierten Histogramme durch Zuordnen der Verteilung konstruiert, die durch das jeder Säule des Bildabschnitts S' entsprechende equalisierte Histogramm definiert ist. Um dies durchzuführen, werden die neu auf die Klassen der equalisierten Histogramme verteilten Proben zur Berechnung einer Helligkeitsintensität für jeden mit jeder Klasse in Zusammenhang stehenden Pixel verwendet. Die Helligkeitsintensität eines Pixels in dem Bildabschnitt S', in einer Palette von Graustufen z. B., hängt von der Anzahl der in Zusammenhang mit dem Pixel stehenden Klasse enthaltenen Werte zusammen. Die Helligkeitsintensität eines Pixels wird somit Null und der Pixel erscheint schwarz in dem Bildabschnitt S', wenn in der mit dem Pixel in Zusammenhang stehenden Klasse kein Wert vorhanden ist. Gleicherweise wird die Helligkeitsintensität ungleich Null und der Pixel erscheint grau, heller oder dunkler, wenn die mit diesem in Zusammenhang stehende Klasse eine größere oder kleinere Anzahl von Werten enthält.
Es ist wichtig festzustellen, daß die rangmäßig aufgeteilte Population dieselbe für alle Histogramme ist, ob sie equalisiert sind oder nicht. Jedes Histogramm zeigt eine verschiedene Verteilung davon, aber die Summe des Gehalts aller Klassen ist identisch für alle Histogramme. Es ist genau diese Invarianz, die es möglich macht, den Bildabschnitt S' als chronostratigraphischen Bildabschnitt anzusehen, d. h. daß die durch diesen hervorgehobenen Grenzen als Isochrone im geologischen Sinn angesehen werden.
Fig. 4 zeigt den chronostratigraphischen Bildabschnitt S', der aus den equalisierten Histogrammen konstruiert wurde. Die durchgeführte Transformation macht es hier möglich, zwischen einem in die Tiefe gehenden geophysikalischen, vertikalen Maßstab, der in Meter oder Millisekunden unterteilt ist, zu einer geologischen Zeitskala zu wechseln, die in Millionen von Jahren unterteilt ist. Insbesondere ist festzustellen, daß die vertikale Linie 11 in Fig. 4 die Pixelsäule zeigt, die anfänglich in Fig. 1a gewählt wurde.
Der chronostratigraphische Bildabschnitt S' wird dann durch Zuweisen des Wertes 1 an jedem Pixel in binäre Form gebracht, der einen von Null verschiedenen Wert enthält und durch Beibehalten des Wertes Null bei jedem informationslosen Pixel. In dem in binäre Form umgewandelten Bild, wiedergegeben in Fig. 5a, erscheinen weiße Zonen auf einem schwarzen Hintergrund. Eine weiße Zone zeigt an, daß die Pixel der Zone wenigstens eine gewisse seismische Information enthalten, während der schwarze Hintergrund die Abwesenheit von Information anzeigt, d. h. es liegt kein Wert in den in Zusammenhang stehenden Klassen der equalisierten Histogramme vor. Von einem geologischen Gesichtspunkt zeigt der schwarze Hintergrund Perioden von Spalten oder Perioden von Erosion, da Sedimentablagerungen während dieser Perioden abwesend sind, die durch ein beliebiges schwarzes, auf einer Vertikalen des chronostratigraphischen Bildabschnitts S' beobachteten, beliebigen schwarzen Segments.
Das in binäre Form gebrachte Bild wird durch Zuweisen vollständig verschiedener Muster oder Farben zu den verbundenen weißen Zonen markiert, so daß zwei separate weiße Zonen nie dasselbe Muster oder dieselbe Farbe besitzen. Fig. 5b zeigt das Ergebnis einer Markierung des in binäre Form gebrachten Bildabschnitts 5a.
Letztendlich wird die zu der Histogramm-Equalisierung inverse Transformation auf jede Säule des Bildabschnitts 5b angewendet, d. h. die durch das equalisierte Histogramm im Rang bewerteten Proben werden wieder in ihren ursprünglichen Klassen des originalen Histogramms hergestellt. Der originale Querschnitt wird dann durch Zuweisen der Farbe, die durch die Markierung zugewiesen worden ist, zu jedem Pixel rekonstruiert. Das Ergebnis der inversen Transformation ist in Fig. 6 dargestellt. Die von 12 bis 15 in Fig. 5b nummerierten markierten Zonen entsprechen den in gleicher Weise nummerierten in Fig. 6. Insbesondere ist in Fig. 5b festzustellen, daß die Zone 12 fast in zwei Zonen 12 und 12' unterteilt ist, aber da diese beiden Zonen über einen kleinen Isthmus w verbunden sind, weisen sie dieselbe Markierung auf. In Fig. 6 ist es auch möglich, von 12 nach 12' zu gehen, da ihre Trennung aufgrund der Existenz des Isthmus w diskontinuierlich ist.
Fig. 6 ist nahe einem wirklichen geologischen Querschnitt. Die Zonen mit demselben Mustern sind Zonen von relativ regelmäßiger und homogener Sedimentabscheidung. Zwei Zonen mit unterschiedlichen Mustern in Kontakt tendieren zu einer Anzeige einer Veränderung der geologischen Formation, d. h. eines neuen Ablagerungsregimes, wie z. B. einem, das durch Wechseln von einem transgressiven Phänomen zu einem regressiven Phänomen erzeugt wurde. Weiterhin ist es durch Erkennen beliebiger in dem in Fig. 6 gezeigten, markierten Bildabschnitt enthaltenen beliebigen geologischen Markern möglich, sämtliche der beobachteten Ereignisse auf konsistente Weise im Raum zu datieren.
Die Gesamtheit des Verfahrens ist erfindungsgemäß auch auf drei Dimensionen in einem seismischen Bildblock anwendbar. Ein seismischer Bildblock ist durch zwei horizontale Achsen und eine vertikalen Achse in der Richtung des Untergrunds definiert. Bei dieser Anwendung sind transversal zur vertikalen Dimension des Bildblocks verlaufende Kontinuitätsoberflächen die Gegenstücke der zur vertikalen Dimension des Bildabschnitts transversal verlaufenden Kontinuitätskurven und nur der Schritt der Berechnung dieser Oberflächen unterscheidet sich in der Anwendung des Verfahrens auf den Bildblock.
Zur Bestimmung der Kontinuitätsoberflächen in dem Bildblock, die durch sämtliche Pixel des Bildblocks verlaufen, werden alle Säulen in dem Bildblock nacheinander gescannt. Für eine gewählte Säule Ki des Bildblocks werden alle Ebenen, die die Kontinuitätsoberflächen an jedem der die Säule Ki bildenden Pixel gleichzeitig bestimmt. Um dies durchzuführen, berechnet man erst einen lokalen Gradienten, der Helligkeitsintensität Gi an jedem Pixel der Säule Ki in der Nachbarschaft Vi des relevanten Pixels; die Nachbarschaft Vi ist hier ein kleiner, auf dem relevanten Pixel zentrierter Würfel, z. B. ein Würfel mit 7 × 7 × 7 Pixel. Die Gradienten sind Vektoren mit drei Komponenten entlang der drei Dimensionen des Bildblocks. Sie werden an jeden Pixel i der Säule Ki durch eine Hauptkomponentenanalyse bestimmt, die auf alle Gradienten angewendet wird, die über alle in der Nachbarschaft Vi des Pixels i enthaltenen Pixel berechnet wurden. Die dreidimensionale Hauptkomponentenanalyse der in der Nachbarschaft Vi eines Pixels i berechneten Gradienten führt zu der Bestimmung von drei orthogonalen Vektoren, nämlich einem Grundsatzvektor Fi1, der in Zusammenhang mit der ersten Inertachse steht, die die Linie der größten Steigung der Ebenen-Tangente von Pixel i definiert, einem Grundsatzvektor Fi2, der in Zusammenhang mit der zweiten Inertachse steht, der orthogonal zu der vorhergehenden Achse und entlang der Ebenen-Tangente zu Pixel i ist und ein Grundsatzvektor Fi3, der in Zusammenhang mit der dritten Inertachse steht, der orthogonal zu der Ebenen-Tangente zu dem Pixel i ist. Ein Paar Richtungsvektoren (Fi1, Fi2), die entlang der Tangente der Ebene zur nachgesuchten Kontinuitätsoberfläche gerichtet sind und durch diesen Pixel verlaufen, werden somit an jedem Pixel i der Säule Ki erhalten. Das oben beschriebenen Verfahren wird iterativ durch propagieren der Hauptkomponentenanalyse konzentrisch von Säule zu Säule wiederholt, ausgehend von Säule Ki bis zu den vertikalen seitlichen Grenzen des Bildblocks.

Claims (4)

1. Verfahren zur chronostratigraphischen Interpretation eines seismischen Bildabschnitts S, der eine horizontale Dimension oder Breite und eine vertikale Dimension oder Breite in der Richtung des Untergrundes umfaßt und welcher aus Pixelsäulen besteht, bestehend aus:
  • - Definieren einer dem Bildabschnitt S identisch in der Größe entsprechenden Matrix M, bestehend aus Elementen, von denen jedes mit einem Pixel des Bildabschnitts S in Zusammenhang steht und anfänglich einen Nullwert zugewiesen hat,
  • - Berechnen einer Kontinuitätskurve Ci für jedes Pixel i des Bildabschnitts S, die durch das Pixel verläuft und transversal zu der vertikalen Dimension des Bildabschnitts S,
  • - Erhöhen eines Elements der Matrix M um eine Einheit, jedes Mal wenn das Pixel, mit dem es in dem Bildabschnitt S in Zusammenhang steht, von einer Kurve Ci gekreuzt wird,
und dadurch charakterisiert, daß es ferner besteht in:
  • - Konstruieren eines Histogramms Hc für jede Säule c der Matrix M, bestehend aus einer Anzahl von Klassen, die gleich der Anzahl von Elementen der Säule c ist, wobei jede Klasse einem der Elemente der Säule c entspricht und eine Anzahl von Werten enthält, die gleich dem in dem relevanten Element der Matrix M aggregierten Wert ist, wobei der Wert gleich der Zahl der durch das mit dem Element in Verbindung stehende Pixel passierende Kurve ist und die Gesamtzahl der in dem für jede Säule konstruierten Histogramm gleich der Gesamtzahl an Pixeln in dem Bildabschnitt S ist,
  • - Equalisieren dieses Histogramms Hc, um so ein equalisiertes Histogramm Hc' zu erzeugen,
  • - Definieren eines leeren Bildabschnitt S', dessen Breite in Pixeln identisch mit der Breite in Pixeln des Bildabschnitts S ist und dessen Höhe in Pixeln gleich der Anzahl von Klassen des Histogramm (Hc') ist,
  • - Zuordnen der Verteilung, die durch das equalisierte Histogramm Hc' definiert ist, zu jeder Säule c' des Bildabschnitts S' durch Zuweisen der Kardinalität des Gehalts der in Zusammenhang stehenden Klasse von Hc' zu jedem Pixel der Säule c',
  • - Beschränken der Gruppen benachbarter Pixel, die Werte enthalten, in dem Bildabschnitt S' und Markieren von jeder der Gruppen,
  • - Zuweisen der jeder Pixelgruppe gegebenen Markierung, zu der sie in dem Bildabschnitt S' zugeordnet worden war, zu jedem Pixel und Anzeigen des markierten Bildabschnitts S.
2. Verfahren gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Berechnung der Kontinuitätskurve Ci transversal zu der vertikalen Dimension des Bildabschnitts S an einem gegebenen Pixel i besteht in:
  • - Berechnen der Gradienten der Helligkeitsintensität sämtlicher in einer Nachbarschaft Vi von Pixel i eingeschlossenen Pixel,
  • - Berechnung eines lokalen Gradienten Gi von den über die Nachbarschaft Vi erhaltenen Gradientenmessungen und Zuordnen des Gradienten Gi zu Pixel i,
    transversales Fortschreiten von Pixel zu Pixel, ausgehend von Pixel i bis zu den vertikalen seitlichen Grenzen des Bildabschnitts S in den zwei durch den Gradienten Gi angegebenen Richtungen und seinem additiven Inversen -Gi durch iterative Wiederholung der vorangehenden zwei Schritte.
3. Verfahren der chronostratigraphischen Interpretation eines seismischen Bildblocks B, umfassend zwei horizontale Dimensionen, nämlich Breite und Tiefe, und eine vertikale Dimension oder Höhe in der Richtung des Untergrundes und bestehend aus Säulen von Pixeln, bestehend in:
  • - Definieren eines Blocks N, identisch in Größe zu dem Bildblock D und bestehend aus Elementen, von denen jedes mit einem Pixel des Bildblocks B in Zusammenhang steht und anfänglich einen Nullwert zugewiesen hat,
  • - Berechnen einer Kontinuitätsoberfläche für jeden Pixel i die durch den Pixel verläuft und transversal zu der vertikalen Dimension des Bildblocks B,
  • - Erhöhen eines Elements des Blocks N um eine Einheit, jedesmal wenn das Pixel, mit dem es im Bildblock B in Zusammenhang steht, von einer Oberfläche Si gekreuzt wird,
dadurch gekennzeichnet,
daß es ferner besteht in dem
  • - Konstruieren eines aus einer Anzahl von Klassen bestehenden Histogramms Hc für jede Säule c des Blocks N, die gleich der Anzahl von Elementen der Säule c ist, wobei jede Klasse einem der Elemente der Säule c entspricht und eine Anzahl von Werten enthält, die gleich dem in dem relevanten Element des Blocks N aggregierten Werts ist, wobei der Wert gleich der Zahl der durch den mit dem Element in Zusammenhang stehenden Pixel verlaufenden Oberflächen ist und die Gesamtzahl der in dem für jede Säule konstruierten Histogramm verteilten Werte gleich der Gesamtzahl der Pixel in dem Bildblock B ist.
  • - Equalisieren jedes Histogramms Hc, um so ein equalisierte Histogramm Hc' zu erzeugen.
  • - Definieren eines leeren Bildblocks B', dessen Breite in Pixeln und dessen Tiefe in Pixeln identisch mit der Breite in Pixeln und der Tiefe in Pixeln des Bildblocks B ist und dessen Höhe in Pixel gleich der Anzahl von Klassen des Histogramms Hc' ist,
  • - Zuordnen der durch das equalisierte Histogramm Hc' jeder Säule c' des Bildblocks B' definierten Verteilung durch Zuweisung des Inhalts der damit in Zusammenhang stehenden Klasse von Hc' zu jedem Element der Säule c',
    Beschränken der Werte enthaltenden Gruppen benachbarter Pixel in dem Bildblock B' und Markieren jeder der Gruppen,
  • - Zuweisen des der Pixelgruppe, der es in dem Bildblock B' zugeordnet worden war, gegebenen Markierung zu jedem Pixel des Bildblocks B und Anzeigen des markierten Bildblocks B.
4. Verfahren gemäß Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet,
daß die Berechnung der Kontinuitätsoberfläche Si transversal zur vertikalen Dimension des Bildblocks B an einem gegebenen Pixel i besteht in:
Berechnen der Gradienten der Helligkeitsintensität für sämtliche in einer Nachbarschaft von jedem Pixel i einer Säule von Pixeln Ki enthaltenen Pixel,
Durchführung einer Hauptkomponentenanalyse an den in der Nachbarschaft Vi der Pixel i berechneten Gradienten für jedes Pixel i der Säule Ki, um so ein Paar von Richtungsvektoren zu bestimmen, die entlang der ebenen Tangente zu der Oberfläche Si am Pixel i der Säule Ki gerichtet sind,
konzentrisches Fortschreiten von Säule zu Säule, ausgehend von Säule Ki bis zu den vertikalen seitlichen Grenzen des Bildblocks B durch iterative Wiederholung der vorangehenden zwei Schritte.
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Families Citing this family (64)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6850845B2 (en) * 2001-07-20 2005-02-01 Tracy Joseph Stark System for multi-dimensional data analysis
GB2384304B (en) * 2002-01-04 2003-12-03 Nigel Allister Anstey Method of distinguishing types of geologic sedimentation
US7020307B2 (en) * 2002-02-15 2006-03-28 Inco Limited Rock fragmentation analysis system
FR2850759B1 (fr) * 2003-02-04 2005-03-11 Inst Francais Du Petrole Methode pour mesurer les similarites locales entre plusieurs cubes de traces sismiques
FR2871897B1 (fr) * 2004-06-21 2006-08-11 Inst Francais Du Petrole Methode pour deformer une image sismique pour interpretation amelioree
AU2005272112B2 (en) * 2004-07-07 2010-04-22 Exxonmobil Upstream Research Company Predicting sand-grain composition and sand texture
MX2007000170A (es) * 2004-07-07 2007-03-30 Exxonmobil Upstream Res Co Aplicaciones de red bayesiana para geologia y geografia.
CN1825139B (zh) * 2005-02-21 2010-09-22 北京航空航天大学 一种基于变形场的地层面计算机图形生成方法
FR2885227B1 (fr) * 2005-04-29 2007-06-29 Inst Francais Du Petrole Methode d'interpretation sedimentologique par estimation de differents scenarios chronologiques de mise en place des couches sedimentaires
US8065088B2 (en) * 2006-06-21 2011-11-22 Terraspark Geosciences, Llc Extraction of depositional systems
FR2909185B1 (fr) * 2006-11-27 2009-01-09 Inst Francais Du Petrole Methode d'interpretation stratigraphique d'images sismiques
GB2444506C (en) * 2006-12-06 2010-01-06 Schlumberger Holdings Processing of stratigraphic data
FR2923312B1 (fr) * 2007-11-06 2009-12-18 Total Sa Procede de traitement d'images sismiques du sous-sol
CA2705197C (en) * 2007-11-14 2015-11-10 Terraspark Geosciences, L.P. Seismic data processing
US20110115787A1 (en) * 2008-04-11 2011-05-19 Terraspark Geosciences, Llc Visulation of geologic features using data representations thereof
CN101303414B (zh) * 2008-05-22 2011-03-30 北京航空航天大学 一种基于水平集的地层面及地质体生成方法
BRPI0910752A2 (pt) * 2008-05-22 2015-09-29 Exxonmobil Upstream Res Co métodos para transformar um volume de dados sísmicos adquirido em um exame sísmico, para produzir hidrocarbonetos de uma região de subsuperfície, para fundir superfícies e para explorar hidrocarbonetos, e, produto de programa de computador
US8213261B2 (en) * 2008-05-22 2012-07-03 Exxonmobil Upstream Research Company Method for geophysical and geological interpretation of seismic volumes in the domains of depth, time, and age
FR2939520B1 (fr) 2008-12-10 2011-05-20 Elite Image Software Procede de modelisation geologique de donnees sismiques par correlation de traces
US9536022B1 (en) 2009-06-01 2017-01-03 Paradigm Sciences Ltd. Systems and methods for modeling faults in the subsurface
US9418182B2 (en) 2009-06-01 2016-08-16 Paradigm Sciences Ltd. Systems and methods for building axes, co-axes and paleo-geographic coordinates related to a stratified geological volume
US8600708B1 (en) 2009-06-01 2013-12-03 Paradigm Sciences Ltd. Systems and processes for building multiple equiprobable coherent geometrical models of the subsurface
US8711140B1 (en) 2009-06-01 2014-04-29 Paradigm Sciences Ltd. Systems and methods for building axes, co-axes and paleo-geographic coordinates related to a stratified geological volume
CA2764705A1 (en) 2009-06-09 2010-12-16 Shell Internationale Research Maatschappij B.V. Method for stratigraphic analysis of seismic data
US8743115B1 (en) 2009-10-23 2014-06-03 Paradigm Sciences Ltd. Systems and methods for coordinated editing of seismic data in dual model
RU2573166C2 (ru) * 2010-05-28 2016-01-20 Эксонмобил Апстрим Рисерч Компани Способ сейсмического анализа углеводородных систем
CN102200588B (zh) * 2011-03-22 2012-08-22 成都理工大学 地震资料的波形相似性体曲率分析方法
US8843353B2 (en) * 2011-08-25 2014-09-23 Chevron U.S.A. Inc. Hybrid deterministic-geostatistical earth model
CN102354322B (zh) * 2011-09-19 2014-08-06 北京城建勘测设计研究院有限责任公司 关于工程勘察剖面图内业整理的方法及装置
FR2980854A1 (fr) * 2011-10-04 2013-04-05 Total Sa Procede de pointage d'horizons sismiques discontinus dans des images sismiques.
US9798027B2 (en) 2011-11-29 2017-10-24 Exxonmobil Upstream Research Company Method for quantitative definition of direct hydrocarbon indicators
EP2815255B1 (de) 2012-02-13 2017-03-01 Exxonmobil Upstream Research Company System und verfahren zur detektion und klassifizierung von seismischen abschlüssen
US10114134B2 (en) 2012-03-02 2018-10-30 Emerson Paradigm Holding Llc Systems and methods for generating a geological model honoring horizons and faults
US9759826B2 (en) 2012-04-03 2017-09-12 Paradigm Sciences Ltd. System and method for generating an implicit model of geological horizons
AU2013266865B2 (en) 2012-05-23 2015-05-21 Exxonmobil Upstream Research Company Method for analysis of relevance and interdependencies in geoscience data
US10422900B2 (en) 2012-11-02 2019-09-24 Exxonmobil Upstream Research Company Analyzing seismic data
NO2917770T3 (de) 2012-11-08 2018-06-02
WO2014099204A1 (en) 2012-12-20 2014-06-26 Exxonmobil Upstream Research Company Method and system for geophysical modeling of subsurface volumes based on computed vectors
US9915742B2 (en) 2012-12-20 2018-03-13 Exxonmobil Upstream Research Company Method and system for geophysical modeling of subsurface volumes based on label propagation
US9348047B2 (en) 2012-12-20 2016-05-24 General Electric Company Modeling of parallel seismic textures
US9529115B2 (en) 2012-12-20 2016-12-27 Exxonmobil Upstream Research Company Geophysical modeling of subsurface volumes based on horizon extraction
WO2014099200A1 (en) 2012-12-20 2014-06-26 Exxonmobil Upstream Research Company Vector based geophysical modeling of subsurface volumes
US9297918B2 (en) 2012-12-28 2016-03-29 General Electric Company Seismic data analysis
WO2014149344A1 (en) 2013-03-15 2014-09-25 Exxonmobil Upstream Research Company Method and system for geophysical modeling of subsurface volumes
US9952340B2 (en) 2013-03-15 2018-04-24 General Electric Company Context based geo-seismic object identification
WO2014150580A1 (en) 2013-03-15 2014-09-25 Exxonmobil Upstream Research Company Method for geophysical modeling of subsurface volumes
US9477010B2 (en) 2013-03-15 2016-10-25 Paradigm Sciences Ltd. Systems and methods to build sedimentary attributes
US9824135B2 (en) 2013-06-06 2017-11-21 Exxonmobil Upstream Research Company Method for decomposing complex objects into simpler components
CN104297793A (zh) * 2013-07-19 2015-01-21 中国石油天然气集团公司 一种在地震剖面上绘制地层的方法
CN103454678B (zh) * 2013-08-12 2016-02-10 中国石油天然气股份有限公司 一种地震切片等时性的确定方法及系统
US10795053B2 (en) 2013-10-29 2020-10-06 Emerson Paradigm Holding Llc Systems and methods of multi-scale meshing for geologic time modeling
US9804282B2 (en) 2014-02-17 2017-10-31 General Electric Company Computer-assisted fault interpretation of seismic data
US10422923B2 (en) 2014-03-28 2019-09-24 Emerson Paradigm Holding Llc Systems and methods for modeling fracture networks in reservoir volumes from microseismic events
WO2016118223A1 (en) 2015-01-22 2016-07-28 Exxonmobil Upstream Research Company Adaptive structure-oriented operator
US10139507B2 (en) 2015-04-24 2018-11-27 Exxonmobil Upstream Research Company Seismic stratigraphic surface classification
US9690002B2 (en) 2015-06-18 2017-06-27 Paradigm Sciences Ltd. Device, system and method for geological-time refinement
US10605940B2 (en) * 2015-06-24 2020-03-31 Exxonmobil Upstream Research Company Method for selecting horizon surfaces
JP2017151308A (ja) * 2016-02-25 2017-08-31 キヤノン株式会社 情報処理装置および情報処理方法
US10466388B2 (en) 2016-09-07 2019-11-05 Emerson Paradigm Holding Llc System and method for editing geological models by switching between volume-based models and surface-based structural models augmented with stratigraphic fiber bundles
US11269110B2 (en) 2018-12-05 2022-03-08 Schlumberger Technology Corporation Computing system assessment of geological similarity of wells employing well-log data
US10520644B1 (en) 2019-01-10 2019-12-31 Emerson Paradigm Holding Llc Imaging a subsurface geological model at a past intermediate restoration time
US11156744B2 (en) 2019-01-10 2021-10-26 Emerson Paradigm Holding Llc Imaging a subsurface geological model at a past intermediate restoration time
CN110703334B (zh) * 2019-10-12 2021-02-05 中海石油(中国)有限公司 一种复杂断块油田层位快速解释方法
US11428098B2 (en) 2021-01-20 2022-08-30 Saudi Arabian Oil Company Automated sedimentary fairway definition and approach for calculating sediment input and output location parameters per area of interest

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4661935A (en) * 1984-09-17 1987-04-28 Phillips Petroleum Company Seismic data processing
GB8906867D0 (en) * 1989-03-23 1989-05-10 Armitage Ken Becvem
FR2646520B1 (fr) * 1989-04-28 1991-09-13 Elf Aquitaine Procede de pointe automatique et d'aide a l'interpretation, en particulier de section sismique, par des techniques d'analyse d'images
US5251184A (en) * 1991-07-09 1993-10-05 Landmark Graphics Corporation Method and apparatus for finding horizons in 3D seismic data
US5319554A (en) * 1991-08-30 1994-06-07 Shell Oil Company Method for data interpolation and signal enhancement
US5206916A (en) * 1991-11-22 1993-04-27 Hughes Aircraft Company Modular cellular automation for line association and identification
US5930730A (en) * 1994-12-12 1999-07-27 Amoco Corporation Method and apparatus for seismic signal processing and exploration
US5586082A (en) * 1995-03-02 1996-12-17 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Method for identifying subsurface fluid migration and drainage pathways in and among oil and gas reservoirs using 3-D and 4-D seismic imaging
US5671136A (en) * 1995-12-11 1997-09-23 Willhoit, Jr.; Louis E. Process for seismic imaging measurement and evaluation of three-dimensional subterranean common-impedance objects
US5862100A (en) * 1996-05-28 1999-01-19 Atlantic Richfield Company Method and system for detecting hydrocarbon reservoirs using statistical normalization of amplitude-versus-offset indicators based upon seismic signals
FR2749405B1 (fr) * 1996-05-31 1998-08-14 Elf Aquitaine Methode de determination automatique des bancs de stratification dans un milieu, a partir d'images de paroi de puits ou de deroule de carottes de ce milieu
FR2765707B1 (fr) * 1997-07-07 1999-08-20 Elf Exploration Prod Methode de detection et/ou de determination de caracteristiques liees a des points remarquables d'une image
FR2786294B1 (fr) * 1998-11-19 2000-12-22 Elf Exploration Prod Methode de detection de structures chaotiques dans un milieu donne
US6278949B1 (en) * 1998-11-25 2001-08-21 M. Aftab Alam Method for multi-attribute identification of structure and stratigraphy in a volume of seismic data

Also Published As

Publication number Publication date
CN1184492C (zh) 2005-01-12
US20010036294A1 (en) 2001-11-01
ITMI20010751A0 (it) 2001-04-06
ID30013A (id) 2001-11-01
FR2808336B1 (fr) 2002-06-07
DE10117478B4 (de) 2011-01-05
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ITMI20010751A1 (it) 2002-10-06
CN1332378A (zh) 2002-01-23
GB2365973B (en) 2003-10-01
NO330996B1 (no) 2011-09-05
NO20011548D0 (no) 2001-03-27
GB2365973A (en) 2002-02-27
NL1017936C2 (nl) 2003-07-01
SG90770A1 (en) 2002-08-20
US6771800B2 (en) 2004-08-03
CA2344785C (en) 2008-12-02
FR2808336A1 (fr) 2001-11-02
RU2260818C2 (ru) 2005-09-20
NL1017936A1 (nl) 2001-10-30
CA2344785A1 (en) 2001-10-26
GB0107856D0 (en) 2001-05-23

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