EA025919B1 - Системы и способы моделирования трехмерных геологических структур - Google Patents
Системы и способы моделирования трехмерных геологических структур Download PDFInfo
- Publication number
- EA025919B1 EA025919B1 EA201201175A EA201201175A EA025919B1 EA 025919 B1 EA025919 B1 EA 025919B1 EA 201201175 A EA201201175 A EA 201201175A EA 201201175 A EA201201175 A EA 201201175A EA 025919 B1 EA025919 B1 EA 025919B1
- Authority
- EA
- Eurasian Patent Office
- Prior art keywords
- image
- digitized image
- computer
- region
- sample point
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 24
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 12
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 12
- 238000005381 potential energy Methods 0.000 claims description 10
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 8
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000005056 compaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 abstract description 12
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 19
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 2
- 238000007500 overflow downdraw method Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000005381 magnetic domain Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000009046 primary transport Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/66—Subsurface modeling
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/66—Subsurface modeling
- G01V2210/665—Subsurface modeling using geostatistical modeling
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Geology (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
Системы и способы моделирования трехмерной (3D) геологической структуры для улучшения интерполяции максимальной непрерывности. Способ интеграции описывает локальные анизотропные эффекты и вводит способы интерполяции для выполнения интерполяции между двумя интересующими местами вдоль направления максимальной непрерывности и по поверхностям сбросов.
Description
(57) Системы и способы моделирования трехмерной (3Ό) геологической структуры для улучшения интерполяции максимальной непрерывности. Способ интеграции описывает локальные анизотропные эффекты и вводит способы интерполяции для выполнения интерполяции между двумя интересующими местами вдоль направления максимальной непрерывности и по поверхностям сбросов.
025919 Β1
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение, в целом, относится к моделированию трехмерных (3Ό) геологических структур. Более конкретно, настоящее изобретение относится к способу интеграции для максимальной интерполяции непрерывности при трехмерном геологическом моделировании.
Уровень техники
Традиционно геостатистическое программное обеспечение описывает модель пространственного изменения геологических свойств (например, пористости и проницаемости), используя модель вариограммы, которая количественно определяет среднее значение ожидаемой изменчивости как функцию расстояния и направления. В резервуарах, где геологические характеристики являются полностью непрерывными и легко коррелируются от скважины к скважине, диапазон (масштаб) корреляции будет большим, а в резервуарах, где геологические характеристики быстро изменяются на коротких расстояниях, диапазон (или масштаб) корреляции будет меньшим.
В определенных геологических средах диапазон корреляции может быть независимым от направления. Это явление очень распространено в осадочных средах, особенно в тех, где первичным механизмом переноса во время отложения осаждений является ветер или вода, которые приводят в результате к сильно канализированным структурам, таким как дельтовые каналы, речные отложения, мутности и т.п. Эти среды обычно демонстрируют значительную степень изменения корреляции между направлениями вдоль оси канала и перпендикулярно оси канала. Принципы традиционной геостатистической практики, введенные в большинство коммерческих инструментов для геологического моделирования, в настоящее время доступного на рынке, требуют выбора единого направления максимальной непрерывности, которая является средним значением для всей области, подвергаемой исследованию.
Традиционные спосбы моделирования резервуара для представления геологических структур с сложными геометрическими конфигурациями, такими как дельтовые каналы, речные отложения, мутности и сланцевые складки, используют упрощенную двухточечную статистику. Двухточечная корреляция моделируется через определение вариограммы, которая делает описание вышеупомянутых структур крайне сложным, если не невозможным. Одним из преимуществ двухточечных геостатических способов является их скорость. Один из способов использует, например, методику на основе фильтра Фурье, которая описывается в статье авторов Маисес, с1. а1. БПеатйпе-Ъакей НЮогу Ма1сйпд апй ипсейшйу: Магкоу-Сйаш Мойе Саг1о 81ийу оГ ап ОГГФоге ТитЫййе Ой ИеМ, и способен создавать новую реализацию поля проницаемости с большими количествами переменных (~106) в течение нескольких секунд. Хотя этот способ более эффективен, чем традиционные известные алгоритмы, такие как разложение Холецкого, он непригоден для интеграции в потоки операций для динамической инверсии и автоматизированного согласования историй моделей резервуаров, в частности из-за его зависимости от использования определения вариограммы.
В последнее десятилетие были сделаны перспективные шаги в форме многоточечной геостатистики (МР§). Технология МР§ использует корреляции между многочисленными местоположениями одновременно, чтобы воспроизвести зависимость между объемом и дисперсией и реализовать модели, которые обуславливаются локальными данными выборок. Примеры технологии МР§ содержат коды, такие как 8ХЕ§1М и §-ОеМ§. Последний, например, назначается локальной оптимизации параметров, вовлеченных в модели на основе вариограммы, чтобы учесть локальные структурные характеристики данных. Технология МР§, однако, все же обладает недостатками, такими как, например: а) зависимость от эталонного изображения или от набора эталонных данных; и Ъ) очень большие времена вычислений для создания новой геологической модели/реализации.
Совсем недавно, компания Ьапйтатк ОтарЫск разработала технологию трехмерного объемного моделирования геологических свойств, используя область максимальной непрерывности, Махшит СопйпиЦу Ие1й (МСР). Эта технология чаще упоминается как технология Рот! УесЮг, которая описывается в международной публикации патентной заявки № \УО 2009/151441 и введена сюда посредством ссылки. Технология Рош! УесЮг вводит несколько преимуществ, позволяющих пользователю: ί) осуществлять прямое управление по направлениям локальной непрерывности; и) интерактивно взаимодействовать с геологически интуитивными наборами данных, такими как интервалы слоистости, фрагменты карт и чертежи от руки, через МСР; и ίίί) сохранять максимальную точность воспроизведения геологической модели, откладывая создание координатной сетки/решетки на заключительный этап построения статической модели, непосредственно перед интегрированием статической модели в динамическую модель (устройство моделирования резервуара). Моделирование свойств резервуара не нуждается в стандартной сетке, для него необходимы только правильные расстояния между точками, чтобы определить/моделировать свойство и данные вокруг них.
Существующая технология Рош! УесЮг, в своей основе, вводит решение, обычно называемое 80%-решением, которое основано на подходе с простой переориентацией осей вариограммной модели на локальное направление, определенное пользователем. В геологических структурах с высокой степенью локальной анизотропии (например, извилистые каналы), направление максимальной непрерывности для каналов с большой извилистостью локально значительно изменяется. 80%-решение не имеет никакого способа узнать, как смотреть за угол канала. Определение правильного расстояния в таких геологиче- 1 025919 ских структурах требует введения криволинейных расстояний, потому что минимальное расстояние между двумя точками в геологических формациях не всегда является прямой линией (т.е. евклидовым расстоянием) и может быть криволинейным - в зависимости от области локальной анизотропии. Остающимися проблемами являются: ί) как вычислить кратчайшее расстояние между двумя интересующими точками в модели геологической структуры без координатной сетки; и ίί) какое направление/ориентацию использовать для правильного описания эффектов локальной анизотропии.
Сущность изобретения
Настоящее изобретение удовлетворяет упомянутые выше потребности и устраняет один или более недостатков, существующих на предшествующем уровне техники, применяя способ интегрирования для вычисления кратчайшего расстояния между двумя интересующими точками в бессеточной модели геологической структуры и для определения направления/ориентации, которая должна использоваться для правильного описания эффектов локальной анизотропии.
В одном варианте осуществления настоящее изобретение содержит осуществляемый с помощью компьютера способ моделирования трехмерной (3Ό) геологической структуры, содержащий этапы, на которых: ί) выбирают входные данные для геологической структуры; ίί) оцифровывают изображение геологической структуры, представленной входными данными, причем оцифрованное изображение содержит многочисленные точки выборки; ίίί) обрабатывают оцифрованное изображение, используя интеллектуальное уплотнение точек, чтобы инициализировать только одно местоположение для каждой точки выборки и оптимизировать каждое местоположение точки выборки; ίν) вычисляют область структурных и диффузных тензоров для оцифрованного изображения, причем каждый тензор для области тензоров связывается с соответствующей точкой выборки в оптимизированном местоположении точки выборки для соответствующей точки выборки; ν) обрабатывают оцифрованное изображение, используя структурно ориентированное сглаживание для формирования улучшенного изображения; νί) вычисляют область сбросового смещения для оцифрованного изображения, используя компьютерный процессор; и νίί) интерполируют область структурных и диффузных тензоров, улучшенное изображение и область сбросового смещения для создания трехмерной геологической модели.
В другом варианте осуществления настоящее изобретение содержит непереносимый считываемый компьютером носитель данных, физически выполняющий исполняемые компьютером команды для моделирования трехмерной (3Ό) геологической структуры. Команды могут исполняться, чтобы осуществлять этапы, на которых: ί) выбирают входные данные для геологической структуры; ίί) оцифровывают изображение геологической структуры, представленной входными данными, причем оцифрованное изображение содержит многочисленные точки выборки; ίίί) обрабатывают оцифрованное изображение, используя интеллектуальное уплотнение точек, чтобы инициализировать только одно местоположение для каждой точки выборки и оптимизировать каждое местоположение точки выборки; ίν) вычисляют область структурных диффузных тензоров для оцифрованного изображения, причем каждого тензор в области тензоров связывается с соответствующей точкой выборки в оптимизированном местоположении точки выборки для соответствующей точки выборки; ν) обрабатывают оцифрованное изображение, используя структурно ориентированное сглаживание для формирования улучшенного изображения; νί) вычисляют область сдвигового смещения для оцифрованного изображения; и νίί) интерполируют структуру и область диффузных тензоров, улучшенное изображение и область сдвигового смещения для создания трехмерной геологической модели.
Дополнительные варианты, преимущества и варианты осуществления изобретения станут очевидны для специалистов в данной области техники из последующего описания различных вариантов осуществления и сопутствующих чертежей.
Краткое описание чертежей
Настоящее изобретение описывается ниже со ссылками на сопроводительные чертежи, на которых схожие элементы обозначаются схожими ссылочными позициями, и на которых фиг. 1 - блок-схема последовательности выполнения операций одного варианта осуществления способа реализации настоящего изобретения;
фиг. 2 - схема последовательности выполнения операций одного варианта осуществления этапа 106 на фиг. 1;
фиг. 3 - схематическое представление вектора максимальной непрерывности;
фиг. 4А - применение технологии Ροίηΐ УссЮг для слежения за областью максимальной непрерывности по линии сброса;
фиг. 4В - изображение сейсмических данных, демонстрирующее потерю информации о направленности в результате использования технологии Ροίηΐ УссЮг.
фиг. 5А - изображение сейсмических данных, демонстрирующее область смещения сдвига, вычисленную в соответствии с этапом 205 на фиг. 2;
фиг. 5В - увеличенное изображение области, отмеченной кружком на фиг. 5А, представляющей информацию направленности для области смещения сброса;
фиг. 6 - сравнение криволинейного расстояния и евклидова расстояния для пояснения этапа 108 на фиг. 1;
- 2 025919 фиг. 7 - блок-схема одного варианта осуществления системы для реализации настоящего изобретения.
Подробное описание предпочтительных вариантов осуществления
Предмет настоящего изобретения описывается со всеми особенностями, однако, описание само по себе не предназначено ограничивать объем изобретения. Предмет изобретения, таким образом, может быть также осуществлен другими способами, чтобы содержать различные этапы или комбинации этапов, подобные описанным здесь, в сочетании с другими технологиями. Кроме того, хотя термин этап может быть здесь использован для описания различные элементы применяемых способов, термин не должен интерпретироваться как подразумевающий какой-либо конкретный порядок среди или между различными этапами, раскрытыми здесь, если что-либо иное явно не ограничивается описанием конкретного порядка.
Описание способа
Нижеследующее описание содержит один или более способов (здесь далее обычно упоминаемых как способ интеграции) для интеграции технологии Ροίηΐ УесЮг и способов криволинейной интерполяции точка-точка (СРР), хорошо известных в технике, через абстракцию данных для слияния широкого диапазона доступных наборов данных и структур. Платформа дискретизации изображения раскрывается с помощью группового потока данных ввода-вывода, который является унифицированным для интерполяции. Способ интеграции обеспечивает уникальный инструмент в области трехмерного геологического моделирования.
На фиг. 1 представлена блок-схема последовательности выполнения операций одного из вариантов осуществления способа 100 реализации настоящего изобретения. Способ 100 представляет способ интеграции для трехмерного геологического моделирования, которое учитывает многочисленные источники и типы геологической и структурной информации. Такая информация может содержать, например, интуитивное вычерчивание от руки структурированных объектных структур и изображений сейсмических данных с высокой разрешающей способностью.
На этапе 102 структурная информация, такая как, например, сейсмические данные с высокой разрешающей способностью, может быть выбрана в качестве входных данных для способа 100, используя интерфейс клиента и/или видеоинтерфейс, описанный со ссылкой на фиг. 7. Сейсмические данные могут содержать структурную информацию, используемую для интерполяции СРР и структурно ориентированного сглаживания.
На этапе 104 другие типы и форматы геологической и структурной информации, такие, например, как ί) интервалы (104а) слоистости, которые представляют вертикальное пространство, ограниченное 2 геологическими поверхностями; и) фрагменты (104Ь) карты с ограничениями каналов; и ίίί), интуитивные чертежи (104с) от руки структурированных структур (например, векторы на конкретном участке интересующего объема могут быть выбраны в качестве входных данных для способа 100, использующего интерфейс пользователя и/или видеоинтерфейс, описанный со ссылкой на фиг. 7. Геологическая и структурная информация, выбранная на этапе 104, может основываться на едином направлении максимальной непрерывности, используя область максимальной непрерывности, описанную таким способом в международной публикации патентной заявки № АО 2009/151441 А1. По определению, направление максимальной непрерывности является направлением, вдоль которого интересующее свойство наиболее вероятно должно оставаться одним и тем же при перемещении от местоположения вектора вдоль направления вектора, как показано на фиг. 3. Другими словами, оно определяет неявные соотношения между местоположениями в геологической модели для целей моделирования свойств.
На фиг. 3 вектор 302 максимальной непрерывности имеет местоположение 304, величину, направление и корреляцию (длину) 306. Корреляция (длина) вектора 302 совпадает с большим диапазоном вариограммной модели. Чтобы сохранить информацию о векторе в канализированных, чрезвычайно извивающихся геологических структурах с высокой степенью локальной анизотропии, оси вариограммной модели могут быть интуитивно переориентированы на указанное локальное направление способом, предложенным в международной публикации № АО 2009 1151441 А1 патентной заявки.
На этапе 106 абстракция данных выполняется для входных данных, выбранных на этапе 102 и/или 104 способом, дополнительно описанным со ссылкой на фиг. 2. Абстракция данных выполняется, потому что входные данные, выбранные на этапах 102 и/или 104, обычно появляются в совсем других режимах или с другим разрешением и, чтобы развернуть входные данные во время этапа 108 интерполяции, требуются генерализация или абстракция входных данных.
На этапе 108 интерполяция СРР, такая как, например, интерполяция естественных соседей или, направляемая изображением интерполяция смешанных соседей выполняется по результатам этапа 106. В одном варианте осуществления интерполяция применяет двухступенчатое смешивание данных области тензоров: 1) любое анизотропное эйкональное уравнение, известное в технике, решается в течение минимального времени прохождения от выбранной точки до известной точки данных (т.е. данных/местоположения скважины) способами, известными в технике, такими как, например, способ быстрого марша на основе Дикстра (РММ); и 2) итерационный способ сопряженных градиентов, известный в технике, используется для решения смешанного соседнего интерполянта, являющего производной урав- 3 025919 нения давления. Интеграция области основополагающих структурных/диффузных тензоров диффузии и структурно ориентированное сглаживание анизотропии устанавливает важную аналогию между технологией Ροίηΐ Уее1от и интерполяцией СРР: корреляция (длина или диапазон) вектора максимальной непрерывности пропорциональна максимальному собственному значению диффузного тензора И, который выровнен со структурной ориентацией (т.е. доминантным направлением структурного тензора или локальной линейной диффузности). Основная идея заключается в выравнивании главных осей диффузии с ориентацией изображения. Диффузный тензор И должен быть создан так, чтобы его собственные векторы следовали локальной ориентации изображения.
При применении к геологическому моделированию стандартная, на основе евклидовой геометрии, интерполяция точка-точка свойств резервуара может привести к ошибочным результатам, потому что не учитываются сложные основополагающие геологические структуры (например, каналы). Другими словами, интерполяция на основе евклидовой геометрии не учитывает извилистость, являющуюся распространенным признаком извивающегося канала. Смешивая данные области тензоров (например, структурных/диффузных), чтобы направлять интерполяцию, достигается значительное улучшение физической точности геологического моделирования. Как показано на фиг. 6, это достигается решением для криволинейного расстояния 604. Криволинейное расстояние 604 представляет ограниченное евклидово расстояние между двумя точками Т) оптимальной траектории. Решение для криволинейного расстояния 604 может быть получено, используя: Ср)' где 1 и 1т представляют время (1) в и минимальное время прохождения (1т) в соответственно. Как вариант, решение для криволинейного расстояния 604 может быть получено, используя решение для анизотропного эйконального уравнения для минимального времени прохождения (1т) вдоль оптимальной траектории. Евклидово расстояние 602 оп“ (л,у) ределяет линейное расстояние между двумя точками ' ’ζ' и неточно для канализированных признаков.
До настоящего времени интерполяция СРР осуществлялась, используя только изображение сейсмических данных в качестве основополагающих структурных входных данных. Способ интеграции поэтому объединяет другие типы и форматы геологических и структурных данных (например, интервалы слоистости, фрагменты карт и чертежи от руки) в качестве входных данных для интерполяции.
На фиг. 2 представлена блок-схема последовательности выполнения операций варианта осуществления способа 200 для этапа 106 реализации, показанного на фиг. 1.
На этапе 201 изображение геологической структуры, представленной входными данными, оцифровывается, используя любой стандартный способ, известный в технике, для представления изображения дискретным набором точек или выборок, как, например, при растеризации или сжатии изображения. Основным признаком должно быть формирование общего формата изображения, совместимого с интерполяцией на этапе 108.
На этапе 202 оцифрованное изображение после этапа 201 обрабатывается, используя интеллектуальное уплотнение точек (ΙΡοΌ). ΙΡοΌ является усовершенствованием способов атомного слияния, описанных в патенте США № 7050612, введенном сюда посредством ссылки. ΙΡοΌ обычно используется, чтобы: 1) инициализировать определение местоположения точки выборки, заполняя пространство, перекрытое оцифрованным изображением, псевдорегулярной решеткой из точек, где номинальное расстояние между точкой и ее ближайшими соседями последовательно изменяется вместе с плотностью структурных признаков в оцифрованном изображении; и 2) оптимизировать местоположение точки выборки, перемещая точки внутри пространства, перекрытого оцифрованным изображением, чтобы минимизировать полную потенциальную энергию, определенную как взвешенная сумма потенциальной энергии точки для каждой точки выборки и потенциальной энергии оцифрованного изображения. Подробности алгоритмов инициализации точки выборки и минимизации потенциальной энергии приведены в патенте США № 7050612. Преимущества ΙΡοΌ перед стандартным атомным слиянием состоят в том, что этот способ используется строго для инициализации и оптимизации местоположения точки выборки. Таким образом, этап создания фактической триангулированной сетки исключается. Стандартный способ атомного слияния соединяет оптимизированное местоположение точек выборки посредством триангуляции, которая может быть триангуляцией Делоне или любым другим стандартным способом триангуляции, известным в технике, чтобы сформировать сетку точек выборки. Однако создание триангуляционной сетки является процедурой, требующей значительных вычислений, и может потребовать специальных способов рендеринга для коррекции артефактов, как описано в статье авторов А. Киедег и И. На1е под названием МекЫпд ίοτ УеКсПу Мοάе1^ηд апб Кау-Ттасшд ίη СЪтр1ех УеКсПу Не1б5. Согласно технологии Ροίηΐ УесЮг. точки выборки создаются на регулярной квадратной сетке и случайно или равномерно распределяются внутри интересующего объема (УО1). Поскольку ΙΡοΌ требует меньшего объема вычислений, чем атомное слияние, ожидается, что ΙΡοΌ будет создавать примерно 1/300-ю часть от количества точек выборки по сравнению с технологией Ροίηΐ УесЮг. На типичном изображении сейсмических данных это может привести к увеличению скорости вычислений в 300 раз.
На этапе 203 область структурных и диффузных тензоров вычисляется для оцифрованного изображения после этапа 201, используя способ, известный в технике. Индивидуально вычисленные тензоры
- 4 025919 для области тензоров связываются с соответствующей точкой выборки, инициализированной и оптимизированной на этапе 202 ΣΡοΌ. Если применяемый способ является поиском ближайшего соседства, то тензор связывается с ближайшей соседней точкой выборки. Если применяемый способ является поиском естественного соседства, то тензор связывается с естественной соседней точкой выборки. Как способ поиска ближайшего соседства, так и способ поиска естественного соседства хорошо известны в технике. Область метрических тензоров является связью между расстоянием и временем и представляет когерентность, ориентацию и размерность признаков в изображении, которое направляет интерполяцию на этапе 108. Область тензоров изменяет интерполяцию, так что известным значениям выборки в пределах пространственно когерентных признаков изображения придается больший вес, чем значениям на противоположных сторонах таких признаков или где изображение менее когерентно. Любая основополагающая область тензоров нуждается в некотором основополагающем направляющем представлении в компьютере, таком как, например, чертеж, фотография или другое изображение. Если поле тензоров выведено из изображения сейсмических данных, область тензоров может иметь выборки с разрешающей способностью изображения сейсмических данных. Альтернативно, область тензоров может иметь выборки, более приближенно/искусно используя, например, ΙΡοΌ. Это означает, что область тензоров будет иметь выборки с более низким разрешением только в местах изображения, определенных оптимизированными местоположениями точек выборки на этапе 202.
На этапе 204 оцифрованное изображение после этапа 201 обрабатывается, используя структурно ориентированное сглаживание вдоль структур, которые очевидны в изображении (т.е. вычисленные в форме области структурных и диффузных тензоров на этапе 203), которое улучшает структурные признаки и сохраняет важные разрывы, такие как, например, сбросы или каналы. На этом этапе может использоваться широкий спектр хорошо известных алгоритмов фильтрации, таких как, например: ί) улучшающие когерентность анизотропные фильтры; ίί) фильтры структурно ориентированной интерпретации (т.е. фильтры ван Гога); ίίί) рекурсивные (анизотропные) гауссовы фильтры; и ίν) новые реализации билатеральных фильтров.
На этапе 205 область сбросового смещения (ΡΌΡ) для оцифрованного изображения после этапа 201 вычисляется, как описано ниже. ΡΌΡ соединяется с результатами этапа 203 и этапа 204, который возвращается к этапу 108 на фиг. 1 для интерполяции. Традиционные способы сейсмической интерпретации сосредоточены на обнаружении линии сброса в изображении сейсмических данных, например посредством способов когерентности. Вычисление ΡΌΡ, однако, соответствует слежению МОЕ по линии сброса (в двумерном изображении) или по поверхности сброса (в трехмерном изображении). Здесь проблема рассматривается с точки зрения вычисления области вектора смещения на оцифрованном изображении и извлечении компонента сбросового смещения такой области, основываясь на критерии, который, например, определяет различие между высотой сброса и наклонным слоем. Таким образом, этап 205 может применяться к обнаружению линии/поверхности сброса в изображении сейсмических данных, а также к любому другому формату оцифрованных данных, имеющих отношение к структурной информации (например, интервалы слоистости, фрагменты карт и чертежи от руки).
ΕΌΕ поэтому вычисляется путем поиска векторов кажущегося смещения в изображении и поиска местоположений пиков локальных взаимных корреляций между соседними следами изображения, которые вертикальны. ΕΌΕ ограничивает векторы сброса, которые плавно изменяются в пределах сброса, т.е. в направлении сброса. Поскольку генерализация относится к невертикальным сбросам, применяется окно сглаживания корреляции, которое выравнивается с вектором задержки. Другими словами, сглаживание применяется для любого вектора задержки в направлении этого вектора посредством сдвига, где корреляция делается по трассам и с такой скоростью, как если бы она делалась для вертикальных сбросов. Сдвиг является известным понятием, используемым в алгоритмах компьютерной графики.
На фиг. 4А представлено применение технологии Ροίηΐ Уес1ог для слежения за областью 404а поиска данных и связанный МСЕ 408а по линии 400а сброса от области 404а к области 406а, отображая область 404а поиска и следуя вектору 402 высоты сброса к области 406а. Поскольку эта операция должна быть выполнена на многочисленных линиях сброса в νΟΙ для всего МСЕ, это отнимает чрезвычайно много времени и трудно для эффективного осуществления на практике. Как показано на фиг. 4В, который является двумерным изображением сейсмических данных, представляющим амплитуду, вычисленная структура и область тензоров диффузии, представленная эллипсоидами, не продолжаются по линии сброса. Области, представленные посредством 402Ь, 404Ь и 406Ь, показывают области, в которых информация направленности потеряна. Другими словами, по мере того, как эллипсоиды становятся менее вытянутыми, информация о направленности области тензоров теряется на линии сброса и прекращается слежение МСЕ. Вычисляя ΕΌΕ на этапе 205, слежение МСЕ по линиям сброса обычно может применяться к любому основополагающему структурному представлению в цифровом изображении. Этап 205 представляет усовершенствование технологии Ροίηΐ Vесΐο^, которая не требует заранее определенного ввода пользователя для векторов сброса и связанных высот сброса, которые требуются для использования технологии Ροίηΐ Vесΐο^.
На фиг. 5А изображение сейсмических данных показывает область сбросового смещения, вычисленную на этапе 205 по амплитудным сейсмическим данным.
- 5 025919
Теперь, на фиг. 5В представлено увеличенное изображение области внутри окружности, показанной на фиг. 5А, которое показывает информацию направленности для области сбросового смещения. Для ясности, на фиг. 5В показана информация о направленности (т.е. стрелки векторов). Стрелки векторов представляют вычисленные вектора смещения. Из абсолютной длины стрелок векторов ясно видно, что смещение просто связывается с признаками высокого изменения градиента (например, высотами сброса), но не с вариацией наклона горизонтальной слоистости, где длина стрелок векторов уменьшается. Это предпочтительное поведение, потому что область векторов смещения предполагается как структурное свойство.
Настоящее изобретение отличает от существующих на рынке технологий интеграцией: ί) областей максимальной непрерывности, Мах1тиш Сопйпийу Ρίβΐάδ (МСР); ίί) интеллектуального уплотнения точек, ЩеШдеп! Ροίηΐ ИепЧПсаОоп (ΙΡοΌ); ίίί) области сбросовых смещений (РИР); и ίν) интерполяции СРР. Способ интеграции, соответствующий настоящему изобретения, поэтому: ί) описывает эффекты локальной анизотропии, вводя область максимальной непрерывности и область сбросового смещения, основанные на лежащей в их основе структурной информации, и ίί) вводит способы интерполяции СРР, чтобы выполнить интерполяцию между двумя интересующими точками вдоль направления максимальной непрерывности и через поверхности сбросов.
Описание системы
Настоящее изобретение может быть осуществлено посредством исполняемой компьютером программы команд, таких как программные модули, обычно упоминаемые как приложения программного обеспечения или прикладные программы, исполняемыми компьютером. Программное обеспечение может содержать, например, стандартные программы, программы, объекты, компоненты и структуры данных, которые выполняют частные задачи или реализуют конкретные типы абстрактных данных. Программное обеспечение формирует интерфейс, чтобы позволить компьютеру реагировать в соответствии с источником входного сигнала. Программа ИесМопЗрасе ЕатШ Мобейпд (И§ЕМ™), которая является коммерческим приложением программного обеспечения, продаваемым на рынке компанией Ьапбтатк Сгар1йс5. может использоваться в качестве интерфейсного приложения для осуществления настоящего изобретения. Программное обеспечение может также работать совместно с другими сегментами управляющей программы, чтобы инициировать множество задач в ответ на данные, принятые в сочетании с источником принятых данных. Программное обеспечение может храниться и/или выполняться на большом разнообразии носителей памяти, таких как СИ-КОМ, магнитный диск, память на цилиндрических магнитных доменах и полупроводниковая память (например, различные типы КАМ или КОМ). Дополнительно, программное обеспечение и его результаты могут передаваться через множество носителейпереносчиков, таких как оптоволокно, металлический провод и/или через любое множество сетей, таких как Интернет.
Кроме того, специалисты в данной области техники должны понимать, что изобретение может быть осуществлено во множестве конфигураций компьютерных систем, в том числе, карманных устройствах, многопроцессорных системах, основанных на микропроцессорах или программируемых электронных устройствах, миникомпьютерах, универсальных компьютерах и т.п. Любое количество компьютерных систем и компьютерных сетей приемлемо для использования с настоящим изобретением. Изобретение может быть практически реализовано в распределенных компьютерных средах, где задачи выполняются дистанционно расположенными процессорами, связанными между собой через систему связи. В распределенной компьютерной среде программные модули могут располагаться на локальных и расположенных на носителях хранения данных удаленных компьютерах, в том числе на запоминающих устройствах. Настоящее изобретение может поэтому быть осуществлено в связи с различным аппаратурным обеспечением, программным обеспечением или их комбинацией, в компьютерной системе или в другой системе обработки.
На фиг. 7 представлена блок-схема системы осуществления настоящего изобретения на компьютере. Система содержит компьютерный блок, иногда упоминаемый как компьютерная система, который содержит память, прикладные программы, интерфейс пользователя, видеоинтерфейс и процессорный блок. Компьютерный блок является только одним из примеров соответствующей компьютерной среды и не предназначен предлагать какое-либо ограничение в отношении объема использования или функциональности изобретения.
В памяти хранятся прежде всего прикладные программы, которые могут быть также описаны как программные модули, содержащие исполняемые компьютером команды, исполняемые компьютерным блоком для осуществления настоящего изобретения, описанного здесь и показанного на фиг. 1-2. Память поэтому, прежде всего, содержит модуль ввода данных, модуль абстракции и модуль интерполяции данных, позволяющие выполнять способы, показанные и описанные со ссылкой на фиг. 1-2. Модуль ввода данных содержит функциональные возможности, поддерживающие ввод сейсмических данных, интервалов/слоистости, фрагментов карт и чертежей от руки. Другими словами, модуль ввода данных интегрируется с И8ЕМ™ и интерфейсом пользователя/видеоинтерфейсом, чтобы выполнять функции, описанные для этапов 102а, 104а, 104Ь и 104с на фиг. 1. Модуль абстракции данных интегрируется с И8ЕМ™,
- 6 025919 чтобы выполнять функции, описанные для этапа 106 на фиг. 1. В частности, модуль абстракции данных содержит оцифровку, интеллектуальное уплотнение точек, структурные/диффузные тензоры, структурно ориентированное сглаживание и компоненты области сбросового смещения, чтобы выполнять функции, описанные для этапов 201-205 на фиг. 2. Модуль интерполяции данных интегрируется с ΌδΕΜ™, чтобы выполнять функции, описанные для этапа 108 на фиг. 1.
Хотя компьютерный блок показан как имеющий объединенную память, компьютерный блок обычно содержит разнообразные считываемые компьютером носители. Для примера, в частности, считываемые компьютером носители могут содержать компьютерные носители хранения данных. Компьютерная системная память может содержать компьютерный носитель для хранения данных в форме энергозависимой и/или энергонезависимой памяти, такой как постоянное запоминающее устройство (КОМ) и оперативное запоминающее устройство (КАМ). Базовая система ввода-вывода (ΒΙΟδ), содержащая основные программы, которые помогают передавать информацию между элементами внутри компьютерного блока, такую как во время начальной загрузки, обычно хранится в КОМ. КАМ обычно содержит данные и/или программные модули, являющиеся немедленно доступными и/или в данный момент используемыми процессорным блоком.
Для примера, в частности, компьютерный блок содержит операционную систему, прикладные программы, другие программные модули и данные программ.
Компоненты, показанные в памяти, могут также содержаться на других съемных/несъемных, энергозависимых/энергонезависимых носителях для хранения компьютерных данных или могут быть реализованы в компьютерном блоке посредством прикладного программного интерфейса (ΑΡΙ), который может находиться на отдельном компьютерном блоке, подключенном через компьютерную систему или через сеть. Только для примера, жесткий диск может считывать и/или записывать данные на несъемный, энергонезависимый магнитный носитель, дисковод магнитного диска может считывать и/или записывать на съемный, энергонезависимый магнитный диск и дисковод оптического диска может считывать и/или записывать на съемный, энергонезависимый оптический диск, такой как СИ-КОМ или другие оптические носители. Другие съемные/несъемные, энергозависимые/энергонезависимые носители для хранения компьютерных данных, которые могут использоваться в примере операционной среды, могут содержать, в частности, кассеты с магнитной ленты, карты флэш-памяти, цифровые универсальные диски, цифровые видеоленты, твердотельное КАМ, твердотельное КОМ и т.п. Приводы и связанные с ними носители хранения компьютерных данных, обсуждавшиеся выше, обеспечивают хранение считываемых компьютером команд, структур данных, программных модулей и других данных для компьютерного блока.
Пользователь может вводить команды и информацию в компьютерный блок через интерфейс пользователя, который может быть устройством ввода, таким как клавиатура и манипулятор, обычно называемый мышью, шаровым манипулятором или сенсорной панелью. Устройства ввода могут содержать микрофон, джойстик, спутниковую антенну, сканер и т.п. Эти и другие устройства ввода часто соединяются с процессорным устройством через системную шину, но могут соединяться через другие структуры интерфейсов и шины, такие как параллельный порт или универсальная последовательная шина (υδΒ).
Монитор или другой тип устройства отображения могут соединяться с системной шиной через интерфейс, такой как видеоинтерфейс. Графический интерфейс пользователя (Ουί) может также использоваться вместе с видеоинтерфейсом, чтобы принимать инструкции от интерфейса пользователя и передавать команды на процессорный блок. В дополнение к монитору, компьютеры могут также содержать другие периферийные устройства вывода, такие как громкоговорители и принтер, которые могут также присоединяться через периферийный интерфейс вывода.
Хотя многие другие внутренние компоненты компьютерного блока не показаны, специалисты в данной области техники должны понимать, что такие компоненты и их взаимосвязи являются общепринятыми.
Хотя настоящее изобретение было описано в связи с предпочтительными в настоящее время вариантами осуществления, специалистам в данной области техники должно быть понятно, что эти варианты осуществления не предназначены ограничивать изобретение. Поэтому подразумевается, что в раскрытых вариантах осуществления могут быть реализованы различные альтернативные варианты осуществления и изменения, не отступая от сущности и объема изобретения, определяемых приложенной формулой изобретения и ее эквивалентами.
Claims (20)
- ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ1. Осуществляемый компьютером способ моделирования трехмерной (3И) геологической структуры, содержащий этапы, на которых выбирают входные данные для геологической структуры;оцифровывают изображение геологической структуры, представленной входными данными, причем оцифрованное изображение содержит многочисленные точки выборки;обрабатывают оцифрованное изображение, при этом используют интеллектуальное уплотнение точек, чтобы (ί) инициализировать местоположение только для каждой точки выборки путем заполнения- 7 025919 пространства, перекрытого оцифрованным изображением, псевдорегулярной решеткой из точек, где номинальное расстояние между точкой и ее ближайшими соседями последовательно изменяют вместе с плотностью структурных признаков в оцифрованном изображении, и (ίί) оптимизируют каждое местоположение точки выборки путем перемещения точки внутри пространства, перекрытого оцифрованным изображением, чтобы минимизировать полную потенциальную энергию, определенную как взвешенная сумма потенциальной энергии точки для каждой точки выборки и потенциальной энергии оцифрованного изображения, причем точки выборки создают на регулярной квадратной сетке и случайно или равномерно распределяют внутри интересующего объема;вычисляют область структурных и диффузных тензоров для оцифрованного изображения, причем каждый тензор для области тензоров связывают с соответствующей точкой выборки в оптимизированном местоположении точки выборки для соответствующей точки выборки;обрабатывают оцифрованное изображение, используя структурно ориентированное сглаживание для формирования улучшенного изображения;вычисляют область сбросового смещения для оцифрованного изображения;интерполируют область структурных и диффузных тензоров, улучшенное изображение и область сбросового смещения для создания трехмерной геологической модели.
- 2. Способ по п.1, в котором входные данные содержат сейсмические данные, интервалы слоистости, фрагменты карт и чертежи от руки.
- 3. Способ по п.1, в котором оцифровка изображения содержит растеризацию или сжатие изображения.
- 4. Способ по п.1, в котором каждый тензор связывают с ближайшей соседней точкой выборки, основываясь на поиске ближайшего соседства.
- 5. Способ по п.1, в котором каждый тензор связывают с естественной соседней точкой выборки, основываясь на поиске естественного соседства.
- 6. Способ по п.1, в котором структурно ориентированное сглаживание содержит по меньшей мере один из следующих фильтров: улучшающий когерентность анизотропный фильтр, структурно ориентированный фильтр интерпретации, рекурсивные (анизотропные) гауссовы фильтры и билатеральные фильтры.
- 7. Способ по п.1, в котором вычисление области сбросового смещения для оцифрованного изображения содержит поиск векторов кажущегося смещения в оцифрованном изображении и поиск местоположений пиков локальных взаимных корреляций между соседствующими-вертикальными трассами для оцифрованного изображения.
- 8. Способ по п.7, в котором вычисляют сбросовое смещение для оцифрованного изображения любого формата оцифрованных данных, имеющих отношение к структурной информации.
- 9. Способ по п.1, в котором этап интерполяции содержит интерполяцию естественного соседства.
- 10. Способ по п.1, в котором этап интерполяции содержит направляемую изображением интерполяцию смешанного соседства.
- 11. Долговременный считываемый компьютером носитель для хранения исполняемых компьютером команд для моделирования трехмерной (3Ό) геологической структуры, причем команды являются исполняемой программой, чтобы осуществлять выбор входных данных для геологической конструкции;оцифровку изображения геологической структуры, представленной входными данными, причем оцифрованное изображение содержит многочисленные точки выборки;обработку оцифрованного изображения, используя интеллектуальное уплотнение точек, чтобы инициализировать местоположение только для каждой точки выборки путем заполнения пространства, перекрытого оцифрованным изображением, псевдорегулярной решеткой из точек, где номинальное расстояние между точкой и ее ближайшими соседями последовательно изменяется вместе с плотностью структурных признаков в оцифрованном изображении, и оптимизировать каждое местоположение точки выборки путем перемещения точки внутри пространства, перекрытого оцифрованным изображением, чтобы минимизировать полную потенциальную энергию, определенную как взвешенная сумма потенциальной энергии точки для каждой точки выборки и потенциальной энергии оцифрованного изображения, причем точки выборки создаются на регулярной квадратной сетке и случайно или равномерно распределяются внутри интересующего объема;вычисление области структурных и диффузных тензоров для оцифрованного изображения, причем каждый тензор для области тензоров связывают с соответствующей точкой выборки в оптимизированном местоположении точки выборки для соответствующей точки выборки;обработку оцифрованного изображения, используя структурно ориентированное сглаживание для формирования улучшенного изображения;вычисление области сбросового смещения для оцифрованного изображения;интерполяцию области структурных и диффузных тензоров, улучшенного изображения и области сбросового смещения для создания трехмерной геологической модели.
- 12. Считываемый компьютером носитель данных по п.11, в котором входные данные содержат сей- 8 025919 смические данные, интервалы слоистости, фрагменты карт и чертежи от руки.
- 13. Считываемый компьютером носитель данных по п.11, в котором оцифровка изображения содержит растеризацию или сжатие изображения.
- 14. Считываемый компьютером носитель данных по п.11, в котором каждый тензор связывают с ближайшей соседней точкой выборки, основываясь на поиске ближайшего соседства.
- 15. Считываемый компьютером носитель данных по п.11, в котором каждый тензор связывают с естественной соседней точкой выборки на основе поиска естественного соседства.
- 16. Считываемый компьютером носитель данных по п.11, в котором структурно ориентированное сглаживание содержит по меньшей мере один из следующих фильтров: улучшающие когерентность анизотропные фильтры, структурно ориентированные фильтры интерпретации, рекурсивные (анизотропные) гауссовы фильтры и билатеральные фильтры.
- 17. Считываемый компьютером носитель данных по п.11, в котором вычисление области сбросового смещения для оцифрованного изображения содержит поиск векторов кажущегося смещения в оцифрованном изображении и поиск местоположений пиков локальных взаимных корреляций между соседствующими-вертикальными трассами для оцифрованного изображения.
- 18. Считываемый компьютером носитель данных по п.17, в котором вычисление области сбросового смещения для оцифрованного изображения применяют к любому формату оцифрованных данных, имеющих отношение к структурной информации.
- 19. Считываемый компьютером носитель данных по п.11, в котором этап интерполяции содержит интерполяцию естественного соседства.
- 20. Считываемый компьютером носитель данных по п.11, в котором этап интерполяции содержит направляемую изображением интерполяцию смешанного соседства.
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US12/710,253 US8274859B2 (en) | 2010-02-22 | 2010-02-22 | Systems and methods for modeling 3D geological structures |
PCT/US2011/020569 WO2011102922A1 (en) | 2010-02-22 | 2011-01-07 | Systems and methods for modeling 3d geological structures |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
EA201201175A1 EA201201175A1 (ru) | 2013-02-28 |
EA025919B1 true EA025919B1 (ru) | 2017-02-28 |
Family
ID=44476380
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
EA201691707A EA034189B1 (ru) | 2010-02-22 | 2011-01-07 | Система (варианты) и способ (варианты) моделирования трехмерных геологических структур |
EA201201175A EA025919B1 (ru) | 2010-02-22 | 2011-01-07 | Системы и способы моделирования трехмерных геологических структур |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
EA201691707A EA034189B1 (ru) | 2010-02-22 | 2011-01-07 | Система (варианты) и способ (варианты) моделирования трехмерных геологических структур |
Country Status (9)
Country | Link |
---|---|
US (3) | US8274859B2 (ru) |
EP (1) | EP2539740B1 (ru) |
CN (1) | CN102893182B (ru) |
AU (1) | AU2011218479B2 (ru) |
BR (1) | BR112012020897A2 (ru) |
CA (1) | CA2787970C (ru) |
EA (2) | EA034189B1 (ru) |
MX (1) | MX2012009056A (ru) |
WO (1) | WO2011102922A1 (ru) |
Families Citing this family (75)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2477901A (en) * | 2008-12-03 | 2011-08-17 | Chevron Usa Inc | System and method for predicting fluid flow characteristics within fractured subsurface reservoirs |
CN102239507B (zh) * | 2008-12-03 | 2016-02-24 | 雪佛龙美国公司 | 用于离散裂隙建模的网格生成系统和方法 |
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 |
US9536022B1 (en) | 2009-06-01 | 2017-01-03 | Paradigm Sciences Ltd. | Systems and methods for modeling faults in 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 |
US8743115B1 (en) | 2009-10-23 | 2014-06-03 | Paradigm Sciences Ltd. | Systems and methods for coordinated editing of seismic data in dual model |
US8274859B2 (en) * | 2010-02-22 | 2012-09-25 | Landmark Graphics Corporation | Systems and methods for modeling 3D geological structures |
US9582931B2 (en) * | 2010-02-26 | 2017-02-28 | Chevron U.S.A. Inc. | Surface smoothing within an earth model of a geological volume of interest |
US20120022837A1 (en) * | 2010-05-18 | 2012-01-26 | Schlumberger Technology Corporation | Smoothing Of Stair-Stepped Geometry In Grids |
EA025127B1 (ru) * | 2010-06-18 | 2016-11-30 | Лэндмарк Грэфикс Корпорейшн | Способ вычисления вариограммной модели скважины и постоянное устройство для вычисления посредством программы вариограммной модели скважины |
US20150009215A1 (en) * | 2012-02-17 | 2015-01-08 | Schlumberger Technology Corporation | Generating a 3d image for geological modeling |
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 |
US9377546B2 (en) | 2012-05-06 | 2016-06-28 | Schlumberger Technology Corporation | Automatic extraction and characterization of fault and fracture populations |
GB2503507B (en) * | 2012-06-29 | 2015-04-15 | Foster Findlay Ass Ltd | Adaptive fault tracking |
CN102830430B (zh) * | 2012-08-08 | 2016-03-02 | 电子科技大学 | 一种层位速度建模方法 |
EP2901363A4 (en) * | 2012-09-28 | 2016-06-01 | Exxonmobil Upstream Res Co | ERROR REMOVAL IN GEOLOGICAL MODELS |
CN102914797B (zh) * | 2012-10-16 | 2015-04-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种获得地层各向异性系数的方法及装置 |
US10481297B2 (en) | 2013-01-28 | 2019-11-19 | Westerngeco L.L.C. | Fluid migration pathway determination |
GB2510873A (en) | 2013-02-15 | 2014-08-20 | Total Sa | Method of modelling a subsurface volume |
GB2510872A (en) * | 2013-02-15 | 2014-08-20 | Total Sa | Method of modelling a subsurface volume |
US9364995B2 (en) | 2013-03-15 | 2016-06-14 | Matterrise, Inc. | Three-dimensional printing and scanning system and method |
EP2778725B1 (en) | 2013-03-15 | 2018-07-18 | Emerson Paradigm Holding LLC | Systems and methods to build sedimentary attributes |
US9341728B2 (en) | 2013-07-29 | 2016-05-17 | Westerngeco L.L.C. | Methods of analyzing seismic data |
MX2016000642A (es) * | 2013-08-16 | 2016-09-22 | Landmark Graphics Corp | Identificacion de propiedades coincidentes entre un grupo de cuerpos que representa una estructura geologica y una tabla de propiedades. |
US9869799B2 (en) | 2013-09-09 | 2018-01-16 | Schlumberger Technology Corporation | Object-based well correlation |
RU2016115039A (ru) * | 2013-09-20 | 2017-10-25 | Вестернджеко Сайзмик Холдингз Лимитед | Решающее устройство эйконала для квази продольных волн в анизотропной среде |
EP2869096B1 (en) | 2013-10-29 | 2019-12-04 | Emerson Paradigm Holding LLC | Systems and methods of multi-scale meshing for geologic time modeling |
US9790770B2 (en) | 2013-10-30 | 2017-10-17 | The Texas A&M University System | Determining performance data for hydrocarbon reservoirs using diffusive time of flight as the spatial coordinate |
US10241181B2 (en) | 2014-01-13 | 2019-03-26 | Siemens Healthcare Gmbh | Resolution enhancement of diffusion imaging biomarkers in magnetic resonance imaging |
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 |
CN103926616B (zh) * | 2014-04-11 | 2016-07-13 | 中国海洋石油总公司 | 一种基于叠前crp道集的多尺度各向异性扩散滤波方法 |
US20150301208A1 (en) * | 2014-04-22 | 2015-10-22 | Westerngeco L.L.C. | Seismic data processing |
US9613460B2 (en) * | 2014-05-09 | 2017-04-04 | Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. | Augmenting a digital image |
WO2015199727A1 (en) * | 2014-06-27 | 2015-12-30 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Finding faults in geological data |
GB2543687B (en) * | 2014-08-15 | 2021-06-02 | Equinor Energy As | Method and apparatus for processing seismic data |
CN104700368B (zh) * | 2015-03-06 | 2018-08-17 | 南京大树智能科技股份有限公司 | 基于核函数的数字图像相关方法的位移场自适应平滑方法 |
WO2016159959A1 (en) * | 2015-03-30 | 2016-10-06 | Halliburton Energy Services, Inc. | Acoustic source identification apparatus, systems, and methods |
US9690002B2 (en) | 2015-06-18 | 2017-06-27 | Paradigm Sciences Ltd. | Device, system and method for geological-time refinement |
KR101625660B1 (ko) * | 2015-11-20 | 2016-05-31 | 한국지질자원연구원 | 지구통계기법에서의 관측자료를 이용한 2차자료 생성 방법 |
CN105654551B (zh) * | 2015-12-29 | 2019-07-09 | 中国石油天然气集团公司 | 一种构建地质局部断层三维模型的方法及装置 |
WO2017160273A1 (en) * | 2016-03-14 | 2017-09-21 | Schlumberger Technology Corporation | Dip estimation via a modified structure tensor |
CN105869131B (zh) * | 2016-04-22 | 2018-07-17 | 东南大学 | 一种对缺失数据修补的位移场重构方法 |
US10685482B2 (en) * | 2016-05-13 | 2020-06-16 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for 3D restoration of complex subsurface models |
WO2017213631A1 (en) * | 2016-06-07 | 2017-12-14 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for unfaulting point clouds |
CN106324668B (zh) * | 2016-08-16 | 2019-08-02 | 广东石油化工学院 | 一种基于双变地质建模技术的薄储层地震正演模拟方法 |
FR3055723A1 (fr) * | 2016-09-02 | 2018-03-09 | Landmark Graphics Corporation | Modelisation basee sur un point-vecteur des proprietes de reservoir de petrole pour un modele de simulation de reservoir sans grille |
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 |
CN106501856B (zh) * | 2016-10-20 | 2018-07-27 | 东北石油大学 | 亚地震断层定量预测方法 |
GB2570408B (en) * | 2016-11-17 | 2021-09-08 | Landmark Graphics Corp | Multi-Z horizon interpretation and editing within seismic data |
US11263801B2 (en) | 2017-03-31 | 2022-03-01 | Schlumberger Technology Corporation | Smooth surface wrapping of features in an imaged volume |
CN107479693A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-12-15 | 大圣科技股份有限公司 | 基于rgb信息的实时手部识别方法、存储介质、电子设备 |
CN109242781B (zh) * | 2017-07-10 | 2020-12-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 保地质边界的地震图像去噪方法及计算机可读存储介质 |
CN109242770B (zh) * | 2017-07-10 | 2021-12-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 图像导引的地震速度插值方法及计算机可读存储介质 |
US10996358B2 (en) | 2017-08-18 | 2021-05-04 | Saudi Arabian Oil Company | Image-guided velocity interpolation using a mask cube |
US20200309991A1 (en) * | 2017-09-11 | 2020-10-01 | Landmark Graphics Corporation | Topologically correct horizons for complex fault network |
CN108961409B (zh) * | 2018-06-15 | 2020-11-13 | 北京大学 | 一种基于油藏三维地质体构建3d打印物理模型的方法 |
CN110954957B (zh) * | 2018-09-26 | 2021-12-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 三维地震数据的空间融合方法及计算机可读存储介质 |
WO2020131078A1 (en) * | 2018-12-20 | 2020-06-25 | Landmark Graphics Corporation | Seamless scaling geomodeling |
CN109712238B (zh) * | 2018-12-25 | 2023-06-06 | 长江大学 | 平滑处理地质模型的方法及设备 |
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 |
US10983233B2 (en) | 2019-03-12 | 2021-04-20 | Saudi Arabian Oil Company | Method for dynamic calibration and simultaneous closed-loop inversion of simulation models of fractured reservoirs |
CN110544304B (zh) * | 2019-07-18 | 2023-03-14 | 长春市万易科技有限公司 | 基于时空推理的场地污染数字化与图形化展示系统及方法 |
CN110599595B (zh) * | 2019-08-09 | 2023-12-01 | 中冶北方(大连)工程技术有限公司 | 一种地质构造的三维表征方法 |
US11501038B2 (en) | 2019-10-31 | 2022-11-15 | Saudi Arabian Oil Company | Dynamic calibration of reservoir simulation models using pattern recognition |
US11499397B2 (en) | 2019-10-31 | 2022-11-15 | Saudi Arabian Oil Company | Dynamic calibration of reservoir simulation models using flux conditioning |
EP3819679A1 (en) * | 2019-11-08 | 2021-05-12 | Total Se | A method for determination of real subsoil geological formation |
CN111624652B (zh) * | 2020-04-17 | 2023-04-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 确定地层中地质参数的方法 |
CN111929725B (zh) * | 2020-07-29 | 2021-07-02 | 中国石油大学(北京) | 一种地震数据插值方法、装置及设备 |
CN112084280B (zh) * | 2020-09-04 | 2023-07-21 | 广州南方智能技术有限公司 | 一种多尺度地形的裁剪及拼接方法 |
WO2022133482A1 (en) * | 2020-12-17 | 2022-06-23 | Schlumberger Technology Corporation | Predictive geological drawing system and method |
CN112862967B (zh) * | 2021-03-11 | 2023-07-18 | 北京市水利规划设计研究院 | 用于建立三维地质模型的方法和装置 |
US20240078640A1 (en) * | 2022-09-01 | 2024-03-07 | Apple Inc. | Perspective Correction with Gravitational Smoothing |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040006450A1 (en) * | 2000-12-08 | 2004-01-08 | Landmark Graphics Corporation | Method for aligning a lattice of points in response to features in a digital image |
US20040075659A1 (en) * | 2002-10-17 | 2004-04-22 | International Business Machines Corporation | Linear anisotropic mesh filtering |
US20060158447A1 (en) * | 2005-01-14 | 2006-07-20 | Mcgraw Tim | System and method for fast tensor field segmentation |
US20070061117A1 (en) * | 2004-01-30 | 2007-03-15 | Landis Lester H Jr | Reservoir model building methods |
US20080212838A1 (en) * | 2006-12-21 | 2008-09-04 | Massachusetts Institute Of Technology | Methods and apparatus for 3D surface imaging using active wave-front sampling |
US20090177402A1 (en) * | 2006-01-24 | 2009-07-09 | James Desmond Fitzgerald | Method of interpolation between a plurality of observed tensors |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6791900B2 (en) * | 2002-06-13 | 2004-09-14 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method of calculating a throw volume for quantitative fault analysis |
US7379626B2 (en) * | 2004-08-20 | 2008-05-27 | Silicon Optix Inc. | Edge adaptive image expansion and enhancement system and method |
US7355403B2 (en) * | 2005-01-27 | 2008-04-08 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Noise reduction in diffusion tensor imaging data using bayesian methods |
FR2884335B1 (fr) * | 2005-04-07 | 2007-11-30 | Inst Nat Rech Inf Automat | Dispositif perfectionne de traitement d'images brutes ou d'images de tenseurs |
US7660481B2 (en) * | 2005-11-17 | 2010-02-09 | Vital Images, Inc. | Image enhancement using anisotropic noise filtering |
WO2009142872A1 (en) * | 2008-05-22 | 2009-11-26 | Exxonmobil Upstream Research Company | Seismic horizon skeletonization |
AU2008357712B2 (en) | 2008-06-09 | 2012-09-06 | Landmark Graphics Corporation | Distribution of properties in a 3D volumetric model using a maximum continuity field |
US8274859B2 (en) * | 2010-02-22 | 2012-09-25 | Landmark Graphics Corporation | Systems and methods for modeling 3D geological structures |
-
2010
- 2010-02-22 US US12/710,253 patent/US8274859B2/en active Active
-
2011
- 2011-01-07 EA EA201691707A patent/EA034189B1/ru not_active IP Right Cessation
- 2011-01-07 BR BR112012020897A patent/BR112012020897A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2011-01-07 EP EP11745014.8A patent/EP2539740B1/en active Active
- 2011-01-07 MX MX2012009056A patent/MX2012009056A/es active IP Right Grant
- 2011-01-07 CN CN201180010575.6A patent/CN102893182B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2011-01-07 EA EA201201175A patent/EA025919B1/ru not_active IP Right Cessation
- 2011-01-07 AU AU2011218479A patent/AU2011218479B2/en not_active Ceased
- 2011-01-07 CA CA2787970A patent/CA2787970C/en not_active Expired - Fee Related
- 2011-01-07 WO PCT/US2011/020569 patent/WO2011102922A1/en active Application Filing
-
2012
- 2012-08-27 US US13/595,773 patent/US8619499B2/en active Active
-
2013
- 2013-11-22 US US14/088,118 patent/US9646414B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040006450A1 (en) * | 2000-12-08 | 2004-01-08 | Landmark Graphics Corporation | Method for aligning a lattice of points in response to features in a digital image |
US20040075659A1 (en) * | 2002-10-17 | 2004-04-22 | International Business Machines Corporation | Linear anisotropic mesh filtering |
US20070061117A1 (en) * | 2004-01-30 | 2007-03-15 | Landis Lester H Jr | Reservoir model building methods |
US20060158447A1 (en) * | 2005-01-14 | 2006-07-20 | Mcgraw Tim | System and method for fast tensor field segmentation |
US20090177402A1 (en) * | 2006-01-24 | 2009-07-09 | James Desmond Fitzgerald | Method of interpolation between a plurality of observed tensors |
US20080212838A1 (en) * | 2006-12-21 | 2008-09-04 | Massachusetts Institute Of Technology | Methods and apparatus for 3D surface imaging using active wave-front sampling |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2539740B1 (en) | 2020-05-13 |
US9646414B2 (en) | 2017-05-09 |
BR112012020897A2 (pt) | 2018-04-03 |
US20130027398A1 (en) | 2013-01-31 |
CA2787970C (en) | 2016-10-18 |
EA201201175A1 (ru) | 2013-02-28 |
AU2011218479B2 (en) | 2014-06-26 |
CN102893182B (zh) | 2016-05-04 |
AU2011218479A1 (en) | 2012-08-09 |
EP2539740A1 (en) | 2013-01-02 |
US8619499B2 (en) | 2013-12-31 |
CN102893182A (zh) | 2013-01-23 |
US20110205844A1 (en) | 2011-08-25 |
MX2012009056A (es) | 2012-12-17 |
EA034189B1 (ru) | 2020-01-15 |
WO2011102922A1 (en) | 2011-08-25 |
US8274859B2 (en) | 2012-09-25 |
EP2539740A4 (en) | 2017-08-09 |
EA201691707A1 (ru) | 2017-01-30 |
US20140078140A1 (en) | 2014-03-20 |
CA2787970A1 (en) | 2011-08-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EA025919B1 (ru) | Системы и способы моделирования трехмерных геологических структур | |
AU2013402201A1 (en) | In-situ wellbore, core and cuttings information system | |
WO2014099204A1 (en) | Method and system for geophysical modeling of subsurface volumes based on computed vectors | |
AU2012309130B2 (en) | Systems and methods for assisted property modeling | |
US9417349B1 (en) | Picking faults in a seismic volume using a cost function | |
US20090043549A1 (en) | Methods, apparatus, and products for seismic ray tracing | |
US10082588B2 (en) | Adaptive structure-oriented operator | |
AU2014386269B2 (en) | Modeling geologic surfaces using unilateral non-node constraints from neighboring surfaces in the stratigraphic sequence | |
US10310116B2 (en) | Method for determining a stacked model describing architectural elements | |
CA2796915C (en) | Systems and methods for computing a default 3d variogram model | |
AU2013406187B2 (en) | Geocellular modeling | |
Katzmayr et al. | An iterative algorithm for generating constrained Voronoi grids | |
AU2013406187A1 (en) | Geocellular modeling | |
Manchuk et al. | The structure of unstructured grids |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s) |
Designated state(s): AM AZ BY KZ KG MD TJ TM RU |