NO328937B1 - Fremgangsmate for automatisk deteksjon av planare uensartetheter som krysser et miljos stratifikasjon - Google Patents
Fremgangsmate for automatisk deteksjon av planare uensartetheter som krysser et miljos stratifikasjon Download PDFInfo
- Publication number
- NO328937B1 NO328937B1 NO19993707A NO993707A NO328937B1 NO 328937 B1 NO328937 B1 NO 328937B1 NO 19993707 A NO19993707 A NO 19993707A NO 993707 A NO993707 A NO 993707A NO 328937 B1 NO328937 B1 NO 328937B1
- Authority
- NO
- Norway
- Prior art keywords
- image
- stratification
- planar
- borehole
- stated
- Prior art date
Links
- 238000013517 stratification Methods 0.000 title claims description 70
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 44
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 20
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 15
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 11
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 7
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 4
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 208000014733 refractive error Diseases 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/38—Processing data, e.g. for analysis, for interpretation, for correction
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By The Use Of Chemical Reactions (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Investigating Or Analyzing Non-Biological Materials By The Use Of Chemical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
FREMGANGSMÅTE FOR AUTOMATISK DETEKSJON AV PLANARE UENSARTETHETER SOM KRYSSER ET MIUØS STRATIFIKASJON
Den foreliggende oppfinnelse vedrører en fremgangsmåte for automatisk deteksjon av planare uensartetheter som krysser et miljøs stratifikasjon, fra bilder av borehullsvegger eller fremkalte kjerneprøver fra nevnte miljø.
Verktøy som henvises til gjennom referansene FMI (Fullbore Formation Micro Imager) og FMS (Formation Micro Scanner) og markedsføres av selskapet Schlumberger, gjør det mulig å samle inn elektrisk bilder basert på målinger av den lokale ledningsevne i veggen i et borehull.
Et elektrisk bilde av veggen i et borehull er et fremkalt bilde som på et plan har en horisontal akse x som representerer asimutfordelingen av elektrodene på putene på verktøyet som brukes, og en vertikal akse y, langs hvilken dybden (dimensjonen) av verktøyet i borehullet fremvises.
Det elektriske bildet av veggen i et borehull eller bildet av en kjerneprøvefremkalling analyseres som planare uensartetheter og punktuensartetheter.
Når det gjelder bildeanalyse, kan de planare uensartetheter som er tilstede på bildet, kategoriseres ved hjelp av sin konduktivitet i forhold til bakgrunnen på bildet, sin skarphet (gråska la kontrast), sin organisering (isolert eller samlet i grupper), sin frekvens (høy eller lav frekvens ifølge retning og dybde) og sin synlighet (synlig på hele bildet eller kun på en del av bildet).
Derved kan to hovedtyper av geologiske uensartetheter observeres på et høyoppløs-ningsbilde av veggen i et borehull og/eller på et fremkalt kjerneprøvebilde. Den første typen er som oftest en geologisk hendelse som krysser borehullet og har en utstrekning langt utover brønndiameteren, som for eksempel stratifikasjons- og bruddflater, mens den andre typen har en radial og vertikal utstrekning begrenset til borehullsska-laen og innsamlingsinnretningen, som for eksempel vesikler, noduler eller avvik av en biologisk art, etc.
En planar uensartethet observeres på et bilde i form av en sinuslinje med en generell ligning y = d + A(sin x + <&), i hvilken amplituden A og fasen O tilsvarer henholdsvis hellingen og asimuten av planet som krysser brønnen når planet og brønnaksen ikke er parallelle, idet d er dybden ved hvilken sinuslinjen befinner seg.
Kategoriseringskriteriene som er indikert ovenfor, gjør det ofte mulig å identifisere den geologiske betydning av den planare uensartethet: stratifikasjon eller brudd. Stratifikasjon anses generelt som den dominante planare uensartethet på bildet; den er den mest synlige hendelse, indikerer dominant orientering av bildet, og er organisert i grupper (én gruppe pr. nivå).
Brudd er en mer sjelden, isolert hendelse som krysser stratifikasjonen og ofte er del-vis synlig, og flere bruddgrupper kan identifiseres på et gitt nivå.
Fremgangsmåter for automatisk deteksjon av stratifikasjonsflåtene er blitt foreslått.
Én av fremgangsmåtene vedrører høyfrekvente lagflater, og en annen fremgangsmåte vedrører lagavgrensninger. Slike fremgangsmåter er spesielt beskrevet i publikasjone-ne FR-A-2 749 405 og US 4414656 som er gjenspeilet i ingressen til krav 1, og i pub-likasjoner som den av S-J. Ye, J. Shen og N. Keskes (1995), "Automatic Identification of bedding planes from electrical borehole images" ("Automatisk identifikasjon av lagflater ved hjelp av elektriske borehullsbilder"), 9th Scandinavian Conference on Image Analysis, 6.-9. juni 1995, Uppsala, Sverige, og S-J Ye, Ph. Rabiller og N. Keskes
(1997) "Automatic High resolution sedimentary dip detection on borehole imagery"
("Automatisk høyoppløsningsdeteksjon av sedimentære hellinger på bildedata fra borehull"), SPWLA 38th Annual Logging Symposium, presentasjon O. Disse fremgangsmåter gjør det mulig å detektere den dominante planare uensartethet uten å bli for-styrret av andre planare eller punktuensartetheter.
I de fleste tilfeller forstyrres automatisk bruddeteksjon av interferens fra ulike typer plan og andre uensartetheter, på grunn av det mangfold av fades som opptrer.
Andre fremgangsmåter for deteksjon av uensartetheter er blitt foreslått i litteraturen, som for eksempel de som foreslås av J.N. Antoine & J.P. Delhomme (1990), "A method to derive dips from bed boundaries in borehole images" ("En fremgangsmåte for utledning av hellinger fra lagavgrensinger på borehullsbilder"), presentasjon SPE 20540 fi, side 131-130; av D. Torres, R. Strickland & M. Gianzero (1990), "A new ap-proach to determining dip and strike using borehole images" (" En ny metode for bestemmelse av helling og strøk ved bruk av borehullsbilder"), SPWLA 31st Annual Logging Symposium, 24.-27 juni, K, 20 sider, eller av J. Hall, M. Ponzi, M. Gonfalini & G. Maletti (1996), "Automatic extraction and characterisation of geological features and textures from borehole images and core photographs" ("Automatisk ekstraksjon og karakterisering av geologiske trekk og struktur fra borehullsbilder og kjernefotografi-er"), SPWLA 37th Annual Logging Symposium, presentasjon CCC.
Antoine et al.s fremgangsmåte består av deteksjon av stratifikasjonsflater fra konturer, referert til som strømningslinjer, hvor disse befinner seg på putebildet, og deretter, idet visse kriterier etterkommes, matching av strømningslinjene fra pute til pute ved bruk av en dynamisk programmeringsalgoritme. Strømningslinjene hentes ved å følge de lokale orienteringene av stratifikasjonen gjennom hele bildet, og ved utvel-gelse av de strømningslinjer som ligger ved vendepunktene. Denne fremgangsmåte detekterer den minste detalj av strømingslinjene i bildet. Når det er sammensatte soner hvor de planare og punktuensartethetene er blandet, og ettersom putebildene som mottas er smale, vil følgen bli en komplisert metode som gir alvorlige gjennomførings-problemer. Dette fordi det på tross av en høyt utviklet kontur-matchende algoritme er vanskelig å oppnå tilfredsstillende resultater i de forskjellige geologiske situasjoner som påtreffes, når dette er basert på strømningslinjer som er for detaljerte, med mindre et stort antall parametre settes som en funksjon av typen fades som opptrer, noe som ville føre til en algoritme som er vanskelig å bruke under drift.
Fremgangsmåten som forfektes av Torres et al. består i å bruke Hough-transformasjonen, noe som på grunnlag av et bilde gjør det mulig å bestemme de spesifikke parametre som karakteriserer en geometrisk form, som for eksempel en rett linje, en sirkel, en ellipse eller en sinuslinje, for deretter å projisere punkter fra nevnte form inn i parameterrommet som refereres til som Hough-rommet. Skjæringspunktet for disse projiseringer inn i Hough-rommet representerer parametrene for den ønskede form.
Én ulempe ved denne fremgangsmåte ligger i det faktum at dybden av sinuslinjen ikke er integrert i parameterrommet, noe som fører til unøyaktighet når det gjelder dybden, og derfor begrensning av amplituden av sinuslinjen på grunn av vindusstørrelsen som benyttes av Torres et al.; en annen ulempe er at den krever en god del databe-handlingstid og -minne, noe som øker veldig raskt som en funksjon av dimensjonen av Hough-rommet, det vil si antallet parametre som ønskes.
Fremgangsmåten som forfektes av Hall et al., bruker også Hough-transformasjonen, men ved å karakterisere Hough-rommet i tre dimensjoner, det vil si planets helling, asimut og dybde. Hough-transformasjon anvendes etter konturdeteksjon, som utføres enten på basis av det binæriserte bildet eller etter klassifisering av tilstøtende bildele-gemer (pixler). Det bør bemerkes at binærisering av et bilde med flere grånivåer ved bruk av terskler innebærer et betydelig tap av informasjon, og at det derfor ville bli vanskelig å detektere og skille konturer med forskjellige kontraster i det bevegelige vindu som benyttes.
De siste fremgangsmåter som kort beskrives ovenfor, forsøker å detektere alle typer plan ved hjelp av en enkelt algoritme, uten å ordne disse i en hierarkisk struktur. Planene som skal detekteres, har imidlertid meget forskjellige trekk, som for eksempel kontrast, frekvens etc. Av denne grunn kan disse fremgangsmåter ikke benyttes effek-tivt for deteksjon av brudduensartetheter på en pålitelig og sikker måte. Formålet med den foreliggende oppfinnelse er å overvinne ulempene ved tidligere kjente fremgangsmåter, og å fremskaffe en fremgangsmåte som ved å ta hensyn til de forskjellige trekk ved stratifikasjons- og brudduensartethetene, gjør det mulig å eliminere stratifikasjonen av bildet, for bedre å synliggjøre planene som krysser stratifikasjonen, for å underlette deteksjonen av disse.
Den foreliggende oppfinnelse vedrører en fremgangsmåte for automatisk deteksjon av planare uensartetheter som krysser et miljøs eller mediums stratifikasjon, ved hjelp av bilder av borehullsvegger eller fremkallinger av kjerneprøver fra nevnte miljø, i hvilken fremgangsmåte det benyttes et originalbilde definert i et aksesystem Xu Zi som er knyttet til et borehull hvis akse er Zu idet nevnte bilde, for et område av mil-jøet gjennom hvilket borehullet går, rommer planare uensartetheter som består av stratifikasjonsflater og av planare uensartetheter som krysser stratifikasjonsflatene, hvor den består i å bestemme en dominant orientering av de stratifikasjonsflater som ligger i minst én del av nevnte originalbilde, hvor trinnene består i: - å beregne de tilsynelatende hellinger av nevnte stratifikasjonsflater, og i å la nevnte stratifikasjonsflater gjennomgå en rotasjon som reduserer disses helling til nullverdien, slik at nevnte stratifikasjonsflater er perpendikulære på aksen gjennom borehullet, på en slik måte at det oppnås et resulterende bilde i hvilket stratifikasjonens planare uensartetheter er gjort horisontale; - filtrere originalbildet eller det resulterende bildet for å eliminere de planare uensartetheter i stratifikasjonsflatene som ligger i den dominante retning, for derved å oppnå et horisontalfiltrert bilde; og - å bestemme i det minste kontursegmenter av de uensartetheter som krysser stratifikasjonens planare uensartetheter, på det filtrerte bildet.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse beregnes hver stratifikasjons-flates tilsynelatende helling ut fra den sanne helling av nevnte stratifikasjonflate, og ut fra borehullets avvik beregnet i skjæringspunktet mellom aksen gjennom borehullet og nevnte stratifikasjonsflate.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse utføres filtreringen av det resulterende bilde i frekvensområdet.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse benyttes en Fourier-transformasjon for filtrering av det resulterende bilde.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse bestemmes kontursegmentene på et gradientbilde av det filtrerte bilde.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse bestemmes kontursegmentene gjennom en amplitudefølgingsmetode ved hjelp av depth - first tree routina .
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse omformes det filtrerte bilde til et normalisert bilde med samme kontrast over hele overflaten.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse fås gradientbildet fra det normaliserte bilde.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse glattes gradientbildet i minst én av de to perpendikulære retninger.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse gjennomføres deteksjon av konturene på gradientbildet glattet i de to perpendikulære retninger.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse består den videre i å velge ut segmenter fra én av konturkjedene som tilfredsstiller en kvalitetsindeks.
Ifølge et annet trekk ved den foreliggende oppfinnelse består den videre i å la det bilde som fås etter trinnene som følger filtreringen av det resulterende bilde, gjennomgå en rotasjon for å bringe nevnte bilde til dettes opprinnelige stilling.
Én fordel ved den foreliggende oppfinnelse ligger i det faktum at det ved å differensiere stratifikasjonens planare uensartetheter fra de planare brudduensartetheter blir mulig å eliminere stratifikasjonens planare uensartetheter, for kun å beholde de planare brudduensartetheter, som således meget lett kan detekteres.
En annen fordel ved den foreliggende oppfinnelse er at det er mulig å differensiere brudd med ulike polariteter.
Andre trekk og fordeler ved den foreliggende oppfinnelse vil fremgå tydeligere ved lesing av følgende beskrivelse av fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen, samt av de vedlagte tegninger, hvor: Figur 1 er en skjematisk fremstilling av et originalbilde av veggen i et borehull; Figur 2 er en skjematisk fremstilling av et bilde som fås fra originalbildet og ink-luderer de horisontaliserte stratifikasjonsflater; Figur 3 er en skjematisk fremstilling av et resulterende bilde etter filtrering av
bildet på figur 2; og
Figur 4 er en skjematisk fremstilling av det endelige bilde omfattende kontursegmenter av de detekterte brudd.
Et originalbilde I(x,y) av veggen i et borehull eller av et fotografi av en kjerneprøve-fremkalling er fremstilt skjematisk på figur 1. På dette originale bilde kan det observeres flere typer sinuslinjer som representerer skjæringspunkter mellom plan og borehullet, som for eksempel plan som svarer til geologiske lag beliggende ved ulike dybder i miljøet i hvilket borehullet ble boret, eller, fra hvilket kjerneprøven ble tatt.
På den tid da avleiringene ble skapt, var de geologiske lag flate og parallelle, og hvert av dem lå i et horisontalt plan. Etter tektoniske bevegelser i jorden, ble disse geologiske lag endret i ulik utstrekning, noe som skapte lag som heller mer eller mindre i en bestemt retning. Leirelagene som ble avsatt i et rolig miljø, er i det vesentlige horisontale. Et originalbilde inneholder derved hovedsakelig for det første stratifikasjonsflater som utgjør stratifikasjonens planare uensartetheter, og som kan samles i grupper som ligger ved ulike dybder, og for det andre planare uensartetheter som krysser stratifikasjonsflatene.
Skjæringspunktene mellom de planare uensartetheter som utgjøres av stratifikasjonsflatene, og bruddflatene, med borehullet boret i miljøet som rommer disse uensartetheter, er tilstede på bildet av borehuilsveggen i form av sinuslinjer.
Sinuslinjene som svarer til stratifikasjonsflatene, er parallelle og samlet i grupper. For eksempel samler en gruppe 1 som ligger i den øvre del av figuren, de sinuslinjer som har henvisningstall 2 til 5. En annen gruppe 6, beliggende i det vesentlige midt på figuren, samler sinuslinjer som svarer til andre stratifikasjonsflater, og som er gitt henvisningstall 7 til 9. Andre sinuslinjer tilsvarende andre stratifikasjonsflater, som for eksempel 10, 11, 12, 13, 14, er også representert i den nedre del av figur 1. Sinuslinjene, eller de delvise sinuslinjer som svarer til brudduensartetheter er også representert på figur 1, og disse krysser sinuslinjene som svarer til stratifikasjonsflatene. Enkelte av disse sinuslinjer som krysser de såkalte stratifikasjons-sinuslinjer, er gitt henvisningstall 15 til 23.
I et første trinn i fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen bestemmes den dominante orientering av stratifikasjonsflatene som er detektert i borehullet og vises på bildet I(x,y), og de tilsynelatende hellinger av nevnte stratifikasjonsflater beregnes, i et aksesystem (Xlf Yi, Z2) i hvilket borehullet befinner seg, idet borehullets hellende retning er aksen Zi.
I et andre trinn gjennomgår nevnte stratifikasjonsflater en rotasjon som reduserer deres helling til nullverdien, slik at nevnte stratifikasjonsflater er perpendikulære på aksen Zi gjennom borehullet, på en slik måte at det oppnås et resulterende bilde i hvilket stratifikasjonens planare uensartetheter blir gjort horisontale. Effekten av denne rotasjonen kan ses på det resulterende bilde (figur 2) ved transformasjon av de såkalte stratifikasjons-sinuslinjer til stort sett horisontale, rette linjer. Således identifiseres sinuslinjer 2 til 5 på originalbildet på det resulterende bilde på figur 2, ved hjelp av de rette linjer 2' til 5', mens sinuslinjer 7 til 14 identifiseres ved hjelp av de rette linjer 7' til 14'.
På det resulterende bilde på figur 2 er de sinuslinjer som svarer til brudduensartethetene, i det vesentlige uendret sammenlignet med dem som vises på originalbildet, og de er representert ved samme henvisningstall 15 til 23 selv om de har gjennomgått rotasjonen.
Stratifikasjonsflatene kan gjøre horisontale ved bruk av for eksempel én eller annen av følgende to metoder: a) deteksjon av den dominante orientering av bildet, etterfulgt av avledning av sinuslinjene for stratifikasjonsflatene basert på dette (tilsynelatende stratifikasjonsflater), videre etterfulgt av transformasjon av sinuslinjene til rette linjer på bildet. Dette er en lokal løsning som ikke forutsetter kunnskap om borehullets avvik. Denne metoden gjør det ikke mulig å bearbeide blindsoner, det vil si soner uten en dominant retning, og den er følsom overfor tilfeldige feil ved deteksjon av stratifikasjons-sinuslinjer.
b) deteksjon av den dominante orientering av bildet, og gjennomføring av følgende
suksessive operasjoner basert på dette: bestemmelse av sinuslinjene for stratifikasjonsflatene;
transformasjon av de tilsynelatende stratifikasjonsflater til sanne stratifikasjonsflater;
søk etter det strukturelle nullnivå i den geodetiske ramme;
transformasjon av det sanne nullnivå til et tilsynelatende nivå ved å ta hensyn til
borehullets avvik ved hver dybde, og til slutt
- transformasjon av stratifikasjons-sinuslinjene (tilsynelatende nivå) til rette linjer på bildet.
Dette er en global metode som gjør en bedre jobb, fordi den gjør det mulig å overvinne problemene knyttet til blindsoner og til feil ved deteksjon av stratifikasjons-sinuslinjer.
Transformasjonen fra sant nivå til tilsynelatende nivå (og henholdsvis tilsynelatende til sant) utføres ved hjelp av en rotasjon som transformerer det geodetiske aksesystem, i forhold til hvilket sann helling beregnes, til et aksesystem Hi (Xlf Yi, Zi), i hvilket Zi er aksen gjennom borehullet, Xi er aksen som er perpendikulær på Øst og på aksen Zi, og Yi er perpendikulær på de to akser Xi og Zx. Denne transformasjon kan med fordel utføres ved å gå via et overgangs-aksesystem H2 (X2, Y2, Z2) i hvilket Z2 sam-menfaller med Zi, X2 er asimutretningen for borehullet, perpendikulær på Z2, og Y2 er en akse perpendikulær på X2 og Z2, som beskrevet i avhandlingen av Shin-Ju Ye den 16.01.97, kalt "Analyse d'imagerie de paroi de puits: détection automatique des hété-rogénéités sédimentaires et tectoniques" ("Bildeanalyse av borehullsvegger: automatisk deteksjon av sedimentære og tektoniske uensartetheter").
I et andre trinn filtreres det resulterende bilde på figur 2 i frekvensområdet, for eksempel ved å bearbeide bildets frekvensspektrum, oppnådd gjennom Fourier-transformasjon av sistnevnte, slik at stratifikasjonens planare uensartetheter med en dominant orientering som kan ha blitt gjort horisontal, elimineres fra nevnte resulterende bilde, idet det antas at den dominante orientering er blitt bestemt, og at rotasjonen av stratifikasjonsflatene der dette er formålstjenlig, er blitt gjennomført i et første trinn.
Fourier-transfomasjonen gjør det mulig å gå fra en fremstilling av bildet i romområdet l(x,y) til en fremstilling i frekvensområdet I(u,v), i hvilket amplitudene og orienteringene av komponentene med ulike frekvenser i bildet l(x,y) observeres. Dernest elimineres visse frekvenser som er fordelt med en spesiell orientering i bildet, for eksempel ved nullstilling (i tilfelle av stratifikasjonsflater som er gjort horisontale) av de frekvenser som det er ønskelig å eliminere. Etter en hurtig Fourier-transformasjon (FFT), gjennomføres en orientert filtrering av Fourier-spektret, deretter utføres en invers Fourier-transformasjon (FFT<1>) på resultatet av filtreringen, for å produsere et filtrert bilde I'(x,y) i romområdet.
Denne filtreringen kan skjematiseres som følger:
idet r er orienteringen av elementene som skal undertrykkes. Dermed oppnås et filtrert bilde i hvilket alle linjer med orientering r er eliminert. Orienteringen r av de uensartetheter i stratifikasjonen som er gjort horisontale, er lik null.
Resultatet av filtreringen kan ses på figur 3, som gir en skjematisk fremstilling av det filtrerte bilde.
Det gjennomføres fortrinnsvis, men ikke nødvendigvis, en rotasjon som er motsatt av den foregående, for å få tilbake den originale eller opprinnelige geometri av de gjen-værende flater. Det bør bemerkes at denne motsatte rotasjon kan gjennomføres på et hvilket som helst tidspunkt etter filtreringen av det resulterende bilde, det vil si etter én av de etterfølgende operasjoner.
I et tredje trinn bestemmes kontursegmenter av de kryssende planare uensartetheter som er igjen på nevnte filtrerte bilde.
Denne bestemmelsen av konturer eller kontursegmenter utføres fortrinnsvis ved å gjennomføre følgende operasjonsrekkefølge:
1. Dynamisk normaliserin<g> av histogrammet av det filtrerte bilde
Idet det dynamiske område og kontrasten av det filtrerte bilde, og derved av originalbildet, kan variere mye i de forskjellige typer litologier, gjennomføres en dynamisk normalisering av histogrammet av det filtrerte bilde for å gjøre synligheten av brudde-ne i alle litologitypene ensartet, og for å få et bilde som utviser en lik kontrast over hele bildeflaten.
For dette formål benyttes et glidevindu. En lineær transformasjon av histogrammet y = f(x) utføres for hver dybde, i hvilken det nye histogramområdet [a, b], som er likt for hver dybde, tilsvarer minimumsverdien c og maksimumsverdien d av en viss pro-sentdel (for eksempel 96 %) av det originale histogram. På denne måte oppnås et normalisert, filtrert bilde (ikke vist). Normalisering av et bilde er velkjent for en fag-mann på området, og vil derfor ikke bli beskrevet i nærmere detalj. 2. Fremskaffelse av <g>radientbildet ( første differensialkvotient) av det filtrerte bilde Selv om gradientbildet kan beregnes direkte fra det filtrerte bilde, er det å foretrekke at det beregnes fra det normaliserte, filtrerte bilde.
Første og andre differensialkvotient av et bilde er meget viktige trekk; for eksempel kan maksimums- og minimumsverdiene av den første differensialkvotient og nullskjæ-ringen av den andre differensialkvotient brukes for å detektere bildekonturene. Gauss-filtre og eksponentialfiltre er glattefiltre som er mye brukt innenfor bildebehandling. Glattingen og beregningen av bildets differensialkvotienter kan utføres samtidig, ved å konvolvere bildet, for eksempel det normaliserte bilde, med differensialkvotientene av glattefilteret.
Eksponentialfilteret betraktes som et optimalt filter for dette formål. Enn videre kan eksponentialfiltre og disses differensialkvotienter dannes ved hjelp av veldig enkle og hurtige rekursive algoritmer (ved en kaskade av to eksponentialfiltre på en enkelt side (venstre og høyre), idet hver av disse dannes ved hjelp av en rekursiv algoritme av første grad).
Hvert eksponentialfilter er en impulsrespons med følgende formel:
Ved bruk av konvolveringsteoremet, er impulsresponsen til kaskaden av to eksponentialfiltre så:
og første differensialkvotient av f(x) er
På det normaliserte, filtrerte bilde utføres filtreringen av første differensialkvotient av bildet langs dybden av borehullet. Dette gjør det mulig å glatte gradientbildet, og samtidig styrke, det vil si forbedre, synligheten av frekvensen av den informasjon som ønskes. Glattingen er forholdsmessig bedre dess mindre alfa er. Et tilfredsstillende resultat oppnås med for eksempel a = 0,3. Denne endimensjonale anvendelse gjør det også mulig å eliminere de vertikale artefakter på bildet av borehullsveggen, hvilket skyldes funksjonsfeil i enkelte følere. Et gradientbilde glattet i borehullsretningen (akse Zi) fremskaffes.
3. Komplementæralattina av <g>radientbildet
For å gjøre det lettere å detektere konturer under den etterfølgende operasjon, er det en fordel å glatte gradientbildet også i retningen som er perpendikulær på borehulls-dybden. Smalheten av putebildet av borehullsveggen tatt i betraktning, kan dette utføres ved hjelp av et middelfilter, et aritmetisk filter eller et medianfilter. Medianfil-teret består av klassifisering av de tilstøtende bildeelementer og det aktuelle bildeelement ved øking (eller minsking) av verdier, for så å anvise medianverdien av de klas-sifiserte bildeelementer til det aktuelle bildeelement. Således oppnås et annet bilde, glattet i retningen som er perpendikulær på aksen Zt gjennom borehullet.
4. Deteksjon av konturene av de planare uensartetheter
De kontursegmenter av planare uensartetheter som er synlige på gradientbildet (bilde av den første differensialkvotient) er i form av tak-formede konturer, det vil si at spis-sene av konturene ligger ved signalets lokale maksimums- eller minimumsverdier.
Tatt i betraktning at formålet med å detektere konturene av de planare uensartetheter er å rekonstruere flatene som går gjennom brønnen, er det ikke nok å klare seg med kun å trekke ut konturpunkter, i stedet trekkes konturkjeder ut, i hvilke hvert punkt er anordnet på samme plan. Dette krever meget detaljerte konturfølgende algoritmer. Amplitudefølgingsmetoden ved hjelp av depth - first tree routina er utviklet utelukkende for å finne flatekonturer. Den er i stand til å detektere konturer som har grunne eller meget bratte hellinger (unntatt vertikal), som er lineære, sikksakk, eller til og med prikket (det vil si dannet av punkter som er frittstående, men på linje). Amplitudeføl-gingsmetoden ved hjelp av depth - first tree routina er beskrevet i avhandlingen av Fru Shin-Ju Ye, side 49 til 52; likeledes er rekursive eksponentialfiltre forklart i nevnte avhandling på side 45 til 48. De relevante deler av nevnte avhandling innlemmes i den foreliggende beskrivelse.
For å bestemme om en kjede faktisk er et kontursegment av planar uensartethet, benyttes kvantitative koherenskriterier, det vil si: - synlighet: for at en flate skal være mulig å detektere, må den være synlig på bildet, og derfor ha en høy amplitude,
kontinuitet av synlighet, linearitet og lengde: sammenlignet med punktuensartetheter, bør signaturen for planare uensartethet være kontinuerlig synlig, lineær og tilstrekkelig lang.
Disse kriterier gjør det mulig å beregne en kvalitetsindeks for hver kontur: hvor p er en normaliseringskonstant, V er synligheten, C er synlighetskontinuiteten, L er lineariteten:
hvor
Aamp er segmentets midlere amplitude,
Npv er antallet synlige punkter, et punkt er synlig dersom dettes amplitude
er større enn en terskel Samp,
Vamp er spredningen av amplituden av punkter i segmentet,
e er segmenttykkelsen, regnet ut fra maksimumsavstanden mellom den rette linje som forbinder de to endepunkter av segmentet, og punktene i segmentet,
Claims (12)
1. Fremgangsmåte for automatisk deteksjon av planare uensartetheter som krysser et miljøs stratifikasjon, fra bilder av borehullsvegger eller fremkalte kjerneprøver fra nevnte miljø, i hvilken det benyttes et originalbilde definert i et aksesystem (Xif Z{) som er knyttet til et borehull hvis akse er Zi, idet nevnte bilde, for et område av miljøet gjennom hvilket borehullet går, rommer planare uensartetheter som består av stratifikasjonsflater (2 til 14) og av planare uensartetheter (15 til 23) som krysser stratifikasjonsflatene, hvor den består i å bestemme en dominant orientering av de stratifikasjonsflater (2 til 14) som ligger i minst én del av nevnte originalbilde, karakterisert ved trinnene som består i: - å beregne de tilsynelatende hellinger av nevnte stratifikasjonsflater, og i å la nevnte stratifikasjonsflater gjennomgå en rotasjon som reduserer disses helling til nullverdien, slik at nevnte stratifikasjonsflater er perpendikulære på aksen (Zi) gjennom borehullet, på en slik måte at det oppnås et resulterende bilde i hvilket stratifikasjonens planare uensartetheter er gjort horisontale; - filtrere originalbildet eller det resulterende bildet for å eliminere de planare uensartetheter i stratifikasjonsflatene (2 til 14) som ligger i den dominante retning, for derved å oppnå et horisontalfiltrert bilde; og - å bestemme i det minste kontursegmenter (15' til 23') av de uensartetheter som krysser stratifikasjonens planare uensartetheter, på det filtrerte bildet.
2. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, karakterisert ved at den tilsynelatende helling av hver stratifikasjonsflate (2 til 14) er beregnet ut fra den sanne helling av nevnte stratifikasjonsflate (2 til 14) og fra borehullets avvik, bestemt ved skjæringspunktet mellom borehullets akse (Zi} og nevnte stratifikasjonsflate (2 til 14).
3. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, karakterisert ved at filtreringen av det resulterende bilde utføres i frekvensområdet.
4. Fremgangsmåte som angitt i krav 1 eller 2, karakterisert v e d at filtreringen av det resulterende bilde gjør bruk av en Fourier-transformasjon.
5. Fremgangsmåte som angitt i krav 1, karakterisert ved at bestemmelsen av kontursegmentene (15' til 23') utføres på et gradientbilde av det filtrerte bilde.
6. Fremgangsmåte som angitt i krav 5, karakterisert ved at bestemmelsen av kontursegmentene (15' til 23') utføres ved hjelp av en amplitudefølgingsmetode ved hjelp av depth- first tree routing.
7. Fremgangsmåte som angitt i ett av kravene 1 til 4, karakterisert ved at det filtrerte bilde omformes til et normalisert bilde med lik kontrast over hele sin overflate.
8. Fremgangsmåte som angitt i krav 7, karakterisert ved at gradientbildet fås fra det normaliserte bildet.
9. Fremgangsmåte som angitt i krav 5 eller 8, karakterisert ved at gradientbildet er glattet i minst én av to perpendikulære retninger.
10. Fremgangsmåte som angitt i krav 9, karakterisert ved at deteksjonen av konturene utføres på gradientbildet glattet i de to perpendikulære retninger.
11. Fremgangsmåte som angitt i ett av kravene 1, 5, 6 og 10, karakterisert ved at den videre består i å velge ut segmenter fra én av konturkjedene som tilfredsstiller en kvalitetsindeks.
12. Fremgangsmåte som angitt i ett av kravene 1, 5 til 11, karakterisert ved at den videre består i å la bildet som oppnås etter trinnene som etterfølger filtreringen av det resulterende bildet, gjennomgå en rotasjon for å bringe nevnte bilde til sin opprinnelige stilling.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR9715859A FR2772486B1 (fr) | 1997-12-15 | 1997-12-15 | Methode de detection automatique des heterogeneites planaires recoupant la stratification d'un milieu |
| PCT/FR1998/002705 WO1999031530A1 (fr) | 1997-12-15 | 1998-12-11 | Methode de detection automatique des heterogeneites planaires recoupant la stratification d'un milieu |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| NO993707D0 NO993707D0 (no) | 1999-07-29 |
| NO993707L NO993707L (no) | 1999-10-11 |
| NO328937B1 true NO328937B1 (no) | 2010-06-21 |
Family
ID=9514603
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| NO19993707A NO328937B1 (no) | 1997-12-15 | 1999-07-29 | Fremgangsmate for automatisk deteksjon av planare uensartetheter som krysser et miljos stratifikasjon |
Country Status (10)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6266618B1 (no) |
| EP (1) | EP0960345B1 (no) |
| CN (1) | CN1247603A (no) |
| AU (1) | AU751035B2 (no) |
| CA (1) | CA2279400C (no) |
| DE (1) | DE69823170D1 (no) |
| FR (1) | FR2772486B1 (no) |
| NO (1) | NO328937B1 (no) |
| OA (1) | OA11145A (no) |
| WO (1) | WO1999031530A1 (no) |
Families Citing this family (43)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08263438A (ja) * | 1994-11-23 | 1996-10-11 | Xerox Corp | ディジタルワークの配給及び使用制御システム並びにディジタルワークへのアクセス制御方法 |
| US6963859B2 (en) * | 1994-11-23 | 2005-11-08 | Contentguard Holdings, Inc. | Content rendering repository |
| US20050149450A1 (en) * | 1994-11-23 | 2005-07-07 | Contentguard Holdings, Inc. | System, method, and device for controlling distribution and use of digital works based on a usage rights grammar |
| US6233684B1 (en) * | 1997-02-28 | 2001-05-15 | Contenaguard Holdings, Inc. | System for controlling the distribution and use of rendered digital works through watermaking |
| WO1999047947A1 (en) * | 1998-03-16 | 1999-09-23 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus using multi-target tracking to analyze borehole images and produce sets of tracks and dip data |
| JP4323663B2 (ja) * | 2000-02-29 | 2009-09-02 | キヤノン株式会社 | 画像フィルタ回路及び画像フィルタリング方法 |
| MY123577A (en) | 2000-05-02 | 2006-05-31 | Shell Int Research | Borehole imaging |
| NZ505784A (en) | 2000-07-17 | 2003-04-29 | Compudigm Int Ltd | A data visualisation system producing a contoured graphical representation of call centre activity |
| US7412605B2 (en) | 2000-08-28 | 2008-08-12 | Contentguard Holdings, Inc. | Method and apparatus for variable encryption of data |
| US6931545B1 (en) * | 2000-08-28 | 2005-08-16 | Contentguard Holdings, Inc. | Systems and methods for integrity certification and verification of content consumption environments |
| US7343324B2 (en) | 2000-11-03 | 2008-03-11 | Contentguard Holdings Inc. | Method, system, and computer readable medium for automatically publishing content |
| US6912294B2 (en) * | 2000-12-29 | 2005-06-28 | Contentguard Holdings, Inc. | Multi-stage watermarking process and system |
| US7028009B2 (en) * | 2001-01-17 | 2006-04-11 | Contentguardiholdings, Inc. | Method and apparatus for distributing enforceable property rights |
| US20030220880A1 (en) * | 2002-01-17 | 2003-11-27 | Contentguard Holdings, Inc. | Networked services licensing system and method |
| US6754642B2 (en) | 2001-05-31 | 2004-06-22 | Contentguard Holdings, Inc. | Method and apparatus for dynamically assigning usage rights to digital works |
| US20030043852A1 (en) * | 2001-05-18 | 2003-03-06 | Bijan Tadayon | Method and apparatus for verifying data integrity based on data compression parameters |
| US6876984B2 (en) * | 2001-05-31 | 2005-04-05 | Contentguard Holdings, Inc. | Method and apparatus for establishing usage rights for digital content to be created in the future |
| US6973445B2 (en) * | 2001-05-31 | 2005-12-06 | Contentguard Holdings, Inc. | Demarcated digital content and method for creating and processing demarcated digital works |
| US7152046B2 (en) * | 2001-05-31 | 2006-12-19 | Contentguard Holdings, Inc. | Method and apparatus for tracking status of resource in a system for managing use of the resources |
| US7222104B2 (en) * | 2001-05-31 | 2007-05-22 | Contentguard Holdings, Inc. | Method and apparatus for transferring usage rights and digital work having transferrable usage rights |
| US8275709B2 (en) | 2001-05-31 | 2012-09-25 | Contentguard Holdings, Inc. | Digital rights management of content when content is a future live event |
| US7725401B2 (en) | 2001-05-31 | 2010-05-25 | Contentguard Holdings, Inc. | Method and apparatus for establishing usage rights for digital content to be created in the future |
| US6895503B2 (en) * | 2001-05-31 | 2005-05-17 | Contentguard Holdings, Inc. | Method and apparatus for hierarchical assignment of rights to documents and documents having such rights |
| US8275716B2 (en) | 2001-05-31 | 2012-09-25 | Contentguard Holdings, Inc. | Method and system for subscription digital rights management |
| US7774280B2 (en) * | 2001-06-07 | 2010-08-10 | Contentguard Holdings, Inc. | System and method for managing transfer of rights using shared state variables |
| DE602004015297D1 (de) * | 2004-10-26 | 2008-09-04 | Total Sa | Verfahren und Computerprogramm zur Fehleroberflächenkonstruktion |
| US7438078B2 (en) * | 2005-08-05 | 2008-10-21 | Peter Woodruff | Sleeping bag and system |
| JP2009027525A (ja) * | 2007-07-20 | 2009-02-05 | Nec Corp | 光伝送システムおよび光伝送方法 |
| EP2031423B1 (en) * | 2007-08-31 | 2013-05-15 | Services Pétroliers Schlumberger | Identifying geological features in an image of an underground formation surrounding a borehole |
| FR2928959B1 (fr) * | 2008-03-21 | 2010-03-12 | Inst Francais Du Petrole | Procede d'estimation de la densite de fractures dans un milieu rocheux |
| US20100027974A1 (en) * | 2008-07-31 | 2010-02-04 | Level 3 Communications, Inc. | Self Configuring Media Player Control |
| US10302811B2 (en) * | 2008-08-21 | 2019-05-28 | Weatherford Technology Holdings, Llc | Data reduction of images measured in a borehole |
| WO2011031329A2 (en) * | 2009-09-14 | 2011-03-17 | Fronterra Integrated Geosciences, LLC | Method for interpreting dipping natural fracture and fault planes identified from borehole images |
| US8886503B2 (en) | 2011-04-19 | 2014-11-11 | Schlumberger Technology Corporation | Discontinuity detection |
| JP5854802B2 (ja) * | 2011-12-01 | 2016-02-09 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラム |
| EP2700983A1 (en) | 2012-02-14 | 2014-02-26 | Services Pétroliers Schlumberger | Systems and methods for computing surface of fracture per volume of rock |
| US9542507B2 (en) | 2012-02-23 | 2017-01-10 | Schlumberger Technology Corporation | Feature detection in seismic volumes |
| EP3055716B1 (en) | 2013-10-08 | 2018-06-06 | Exxonmobil Upstream Research Company | Automatic dip picking from wellbore azimuthal image logs |
| US9311720B2 (en) * | 2013-11-26 | 2016-04-12 | Saudi Arabian Oil Company | Automated saw cut correction for 3D core digital modeling from computerized tomography scanner (CTS) images |
| CN107144572A (zh) * | 2017-05-26 | 2017-09-08 | 太原科技大学 | 灰度图像中裂缝自动识别和检测方法 |
| US10947841B2 (en) | 2018-01-30 | 2021-03-16 | Baker Hughes, A Ge Company, Llc | Method to compute density of fractures from image logs |
| CN109389128B (zh) * | 2018-08-24 | 2021-08-27 | 中国石油天然气股份有限公司 | 电成像测井图像特征自动提取方法及装置 |
| WO2020084387A1 (en) | 2018-10-25 | 2020-04-30 | Chevron Usa Inc. | System and method for quantitative analysis of borehole images |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4414656A (en) * | 1980-04-15 | 1983-11-08 | Schlumberger Technology Corporation | Well logging system for mapping structural and sedimentary dips of underground earth formations |
| US4791618A (en) * | 1981-08-24 | 1988-12-13 | Schlumberger Technology Corporation | Well logging method and system for detecting structural and stratigraphic geological make-up of subsurface formations |
| US5038378A (en) * | 1985-04-26 | 1991-08-06 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for smoothing measurements and detecting boundaries of features |
| US5162994A (en) * | 1990-06-19 | 1992-11-10 | Halliburton Logging Services, Inc. | Method for determining dip and strike angles in borehole ultrasonic scanning tool data |
| US5299128A (en) * | 1990-10-05 | 1994-03-29 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for delineating bed boundaries in subsurface formations and for producing indications of the angle of dip thereof |
| FR2725794B1 (fr) * | 1994-10-18 | 1997-01-24 | Inst Francais Du Petrole | Methode pour modeliser la distribution spatiale d'objets geometriques dans un milieu, tels que des failles dans une formation geologique |
-
1997
- 1997-12-15 FR FR9715859A patent/FR2772486B1/fr not_active Expired - Fee Related
-
1998
- 1998-12-11 EP EP98959967A patent/EP0960345B1/fr not_active Expired - Lifetime
- 1998-12-11 US US09/367,161 patent/US6266618B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1998-12-11 AU AU15679/99A patent/AU751035B2/en not_active Ceased
- 1998-12-11 CN CN98802561.2A patent/CN1247603A/zh active Pending
- 1998-12-11 DE DE69823170T patent/DE69823170D1/de not_active Expired - Lifetime
- 1998-12-11 WO PCT/FR1998/002705 patent/WO1999031530A1/fr active IP Right Grant
- 1998-12-11 CA CA002279400A patent/CA2279400C/fr not_active Expired - Fee Related
-
1999
- 1999-07-29 NO NO19993707A patent/NO328937B1/no not_active IP Right Cessation
- 1999-08-13 OA OA9900178A patent/OA11145A/en unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| OA11145A (en) | 2003-04-17 |
| EP0960345A1 (fr) | 1999-12-01 |
| AU1567999A (en) | 1999-07-05 |
| DE69823170D1 (de) | 2004-05-19 |
| NO993707L (no) | 1999-10-11 |
| WO1999031530A1 (fr) | 1999-06-24 |
| CA2279400A1 (fr) | 1999-06-24 |
| CN1247603A (zh) | 2000-03-15 |
| FR2772486B1 (fr) | 2000-01-07 |
| FR2772486A1 (fr) | 1999-06-18 |
| AU751035B2 (en) | 2002-08-08 |
| US6266618B1 (en) | 2001-07-24 |
| NO993707D0 (no) | 1999-07-29 |
| EP0960345B1 (fr) | 2004-04-14 |
| CA2279400C (fr) | 2008-02-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| NO328937B1 (no) | Fremgangsmate for automatisk deteksjon av planare uensartetheter som krysser et miljos stratifikasjon | |
| Lacharité et al. | Multisource multibeam backscatter data: Developing a strategy for the production of benthic habitat maps using semi-automated seafloor classification methods | |
| Van Vliet et al. | Estimators for orientation and anisotropy in digitized images | |
| Dias et al. | Automatic detection of fractures and breakouts patterns in acoustic borehole image logs using fast-region convolutional neural networks | |
| Berg et al. | Generation of ground truth images to validate micro-CT image-processing pipelines | |
| EP3055716B1 (en) | Automatic dip picking from wellbore azimuthal image logs | |
| Assous et al. | Automated detection of planar geologic features in borehole images | |
| Fedi et al. | Multiridge analysis of potential fields: Geometric method and reduced Euler deconvolution | |
| WO2013101752A1 (en) | In-situ characterization of formation constituents | |
| US20140297186A1 (en) | Rock Classification Based on Texture and Composition | |
| Alevizos et al. | Acoustic discrimination of relatively homogeneous fine sediments using Bayesian classification on MBES data | |
| Jesus et al. | Multiattribute framework analysis for the identification of carbonate mounds in the Brazilian presalt zone | |
| Yarmohammadi et al. | Reservoir microfacies analysis exploiting microscopic image processing and classification algorithms applied to carbonate and sandstone reservoirs | |
| Nafisi et al. | The role of textural parameters of industrial core CT scan images in detecting the petrophysical characteristics of carbonate reservoirs, Permian Dalan Formation, the central Persian Gulf | |
| Ismailova et al. | Automated drill cuttings size estimation | |
| Mahadik et al. | Fault detection and optimization in seismic dataset using multiscale fusion of a geometric attribute | |
| Di et al. | Seismic attribute-aided fault detection in petroleum industry: A review | |
| Linek et al. | Rock classification based on resistivity patterns in electrical borehole wall images | |
| Germay et al. | High-resolution core data and machine learning schemes applied to rock facies classification | |
| Cappuccio et al. | Three-dimensional separation and characterization of fractures in X-ray computed tomographic images of rocks | |
| Teran et al. | High-Resolution Facies Prediction by Means of Integrating Dip Quality Index and Texture Analysis from Resistivity Borehole Images Logs in a Pre-Salt Complex Carbonate Reservoir Located in a Brazilian Field | |
| Eidem et al. | Acoustic seabed classification using QTC IMPACT on single-beam echo sounder data from the Norwegian Channel, northern North Sea | |
| Aitken et al. | Semiautomated quantification of the influence of data richness on confidence in the geologic interpretation of aeromagnetic maps | |
| US20230260090A1 (en) | Computer script for processing images and use thereof in a method for facies image determination | |
| Blondel et al. | Textural analysis and structure-tracking for geological mapping: applications to sonar images from Endeavour Segment, Juan de Fuca Ridge |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM1K | Lapsed by not paying the annual fees |