RU2206910C2 - Process of search, prospecting and evaluation of performance of deposits of mineral wealth and prediction of tectonic and physical-geological properties of geological media - Google Patents
Process of search, prospecting and evaluation of performance of deposits of mineral wealth and prediction of tectonic and physical-geological properties of geological media Download PDFInfo
- Publication number
- RU2206910C2 RU2206910C2 RU2001120890/28A RU2001120890A RU2206910C2 RU 2206910 C2 RU2206910 C2 RU 2206910C2 RU 2001120890/28 A RU2001120890/28 A RU 2001120890/28A RU 2001120890 A RU2001120890 A RU 2001120890A RU 2206910 C2 RU2206910 C2 RU 2206910C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- sections
- wells
- geophysical
- cubes
- well
- Prior art date
Links
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области геофизических методов разведки, в частности вибросейсморазведки, и может быть использовано при традиционных схемах геологических разведывательных работ по поиску и исследованию залежей и месторождений рудных и нерудных твердых полезных ископаемых, месторождений углеводородов, а также при поиске подземных запасов воды, преимущественно для участков с известным строением земной коры. The invention relates to the field of geophysical exploration methods, in particular vibro-seismic exploration, and can be used in traditional geological exploration schemes for the search and research of deposits and deposits of ore and non-metallic solid minerals, hydrocarbon deposits, as well as in the search for underground water reserves, mainly for areas with the famous structure of the earth's crust.
Известен способ поиска, разведки и исследования полезных ископаемых (RU патент 2129719, G 01 V 1/00, 1999), согласно которому над исследуемым участком среды располагают не менее одного сейсмического излучателя и не менее одной группы сейсмических приемников, генерируют сейсмические колебания, регистрируют энергию сейсмических колебаний, прошедшую через исследуемую среду и полученную сейсмическими приемниками, и путем математической обработки полученных измерений судят о наличии в исследуемой среде неоднородностей. A known method for the search, exploration and research of minerals (RU patent 2129719, G 01 V 1/00, 1999), according to which at least one seismic emitter and at least one group of seismic receivers are placed over the studied area of the medium, seismic oscillations are generated, energy is recorded seismic vibrations that passed through the medium under study and obtained by seismic receivers, and by mathematical processing of the measurements obtained, judge the presence of heterogeneities in the medium under study.
К недостаткам известного способа следует отнести его низкую точность, связанную с различием в потере энергии в зависимости от плотности исследуемой среды. Практически для реализации способа необходимо априорное знание строения среды в месте поиска, что достигается обычно только бурением скважины. Не случайно в указанном документе не приведен пример конкретного применения способа. The disadvantages of this method include its low accuracy, associated with the difference in energy loss depending on the density of the investigated medium. Practically for the implementation of the method, an a priori knowledge of the structure of the medium at the place of search is necessary, which is usually achieved only by drilling the well. It is no accident that the specified document does not provide an example of a specific application of the method.
Техническая задача, решаемая посредством настоящего изобретения, состоит в разработке средств поиска и исследования месторождения полезных ископаемых, позволяющего без проведения дополнительных полевых работ повысить прогнозную точность поиска, разведки и проектирования разработки месторождения полезных ископаемых. The technical problem solved by the present invention is to develop means of searching and researching a mineral deposit, which allows, without additional field work, to increase the predictive accuracy of the search, exploration and design of the development of a mineral deposit.
Технический результат, получаемый в результате реализации изобретения, состоит в повышении эффективности горнодобывающей промышленности в связи с исключением разработки бесперспективных в настоящий момент месторождений. The technical result obtained as a result of the implementation of the invention is to increase the efficiency of the mining industry in connection with the exception of the development of currently unpromising deposits.
Для достижения указанного технического результата предложено использовать способ поиска, разведки и оценки эксплуатационных свойств залежей и месторождений полезных ископаемых и прогноза тектонических и литофизических свойств геологических сред. При реализации способа проводят буровые работы и геофизические геотехнологические исследования скважин, полевые геолого-геофизические, геохимические и аэрокосмические работы. Указанные работы обеспечивают формирование, по крайней мере, каркаса из геофизических и параметрических разрезов, кубов, интервалов (слайзов) скважин-эталонов на основе обработки и интерпретации геофизической и геотехнологической, в том числе буровой и добычной информации о скважинах, с помощью детерминистских (аналитических и петрофизических) и распознавательско-статистических зависимостей и методик (факторный, кластерный, регресионный, компонентный и др. анализы), в том числе и корреляция скважин-эталонов, и формирование корреляционных скважинно-каротажных либо скважинно-параметрических, в том числе псевдосважинных параметрических трасс-представленных или ГИС-представленных разрезов, поверхностных срезов, слайзов или кубов для всего или основного множества скважин, и формирование сейсмического разреза, интервала поверхностного среза, слайза и куба и трансформант во временном или глубинном представлении, а формирование (или при отсутствии скважин) трасс-представленных потенциальных либо трасс-представленных квазипотенциальных разрезов, поверхностных срезов, слайзов, кубов и формирование трасс-представленных результатов предыдущей методной или комплексной интерпретации параметрических либо качественных разрезов, срезов, слайзов или кубов физических свойств. При этом для любых полей, в том числе скважинных, псевдоскважинных и квазипотенциальных, и их представлений вычисляют отношение спектральной мощности низкочастотной части спектра к полной спектральной мощности для исследуемых пропластков, пластов или горизонтов. С учетом этого над каротажными, геофизическими, параметрическими и технологическими, потенциальными и квазипотенциальными сейсмическими разрезами, поверхностными срезами, слайзами или кубами осуществляют стандартные (например, фильтрации, деконволюции, нормализацию, градиенты и т. д.) аналитические, петрофизические и статистические трансформации с получением характеристик-свойств в каждой точке выбранного исходного исследуемого пространственно-временного объема с дискретностью каротажного или сейсмического поля, в том числе вдоль стволов скважин и в области полей вышеперечисленных типов. Посредством преобразования Гильберта для полей вышеперечисленных типов строят разрезы, поверхностные срезы, слайзы или кубы мгновенных частот, и/или мгновенных амплитуд, и/или мгновенных фаз или их псевдоаналогов для полей несейсмоакустической природы с получением набора свойств, представляющих собой наборы (последовательности) значений величин, включающих, в том числе разрезы, поверхностные срезы, слайзы или кубы которых были получены ранее. To achieve the specified technical result, it is proposed to use the method of searching, exploration and evaluation of the operational properties of deposits and mineral deposits and forecasting the tectonic and lithophysical properties of geological environments. When implementing the method, drilling and geophysical geotechnological studies of wells, field geological and geophysical, geochemical and aerospace work are carried out. These works ensure the formation of at least a framework of geophysical and parametric sections, cubes, intervals (slides) of standard wells based on processing and interpretation of geophysical and geotechnological, including drilling and production information about wells, using deterministic (analytical and petrophysical) and recognition-statistical dependencies and methods (factor, cluster, regression, component and other analyzes), including the correlation of reference wells, and the formation of correlation well-logging or borehole-parametric, including pseudo-borehole parametric traces-represented or GIS-represented sections, surface sections, slides or cubes for the entire or main set of wells, and the formation of a seismic section, a surface section interval, a slice and a cube and transformants in temporary or in-depth representation, and the formation (or in the absence of wells) of traces-represented potential or traces-represented quasi-potential sections, surface sections, with ayzov, cubes, and the formation of runs, the results presented earlier metodnoy or complex interpretation of the parametric or high-quality cuts, slices, slayzov or physical properties of cubes. Moreover, for any fields, including borehole, pseudo-borehole and quasipotential, and their representations, the ratio of the spectral power of the low-frequency part of the spectrum to the total spectral power for the studied interlayers, formations or horizons is calculated. With this in mind, logging, geophysical, parametric and technological, potential and quasipotential seismic sections, surface slices, slides or cubes carry out standard (e.g. filtration, deconvolution, normalization, gradients, etc.) analytical, petrophysical and statistical transformations to obtain characteristics-properties at each point of the selected initial investigated spatio-temporal volume with discrete logging or seismic field, including along wellbores and in the field of the fields of the above types. Using the Hilbert transform for fields of the above types, sections, surface slices, slices or cubes of instantaneous frequencies, and / or instantaneous amplitudes, and / or instantaneous phases or their pseudo-analogs for fields of non-seismic-acoustic nature are constructed to obtain a set of properties representing sets (sequences) of values including, including sections, surface sections, slides or cubes of which were obtained previously.
Вдоль стволов скважин осуществляют разбиение разрезов скважин на литолого-технологические классы-типы, последовательно применяя итерационные детерминистские и статистические способы оценок сходства и различия без обучения и с обучением, фиксируют и задают число классов. Вычисляют фильтрационно-емкостные и физические свойства, между скважинами проводят многопараметровые корреляцию, экстраполяцию и интерполяцию свойств в разрезе, срезе, интервале (слайзе), кубе с заданным числом классов, формируя каркасы из скважин-эталонов и из геолого-геофизических разрезов, срезов, слайзов, кубов. Классифицируют все пространственные межскважинные и околоскважинные объекты на основании полученных ранее свойств с получением в результате разрезов, поверхностных срезов, слайзов или кубов с заранее заданным числом классов, с линиями или поверхностями тектонических или литолого-стратиграфических нарушений и замещений, списка наиболее информативных исходных свойств-признаков, ранжированных по степени информативности. По итогам ранее построенных каротажных и геолого-геофизических каркасных объектов и проведенной классификации осуществляют выбор решения и окончательную привязку полученного разреза, поверхностного среза, слайза или куба к геолого-геофизическим, параметрическим и технологическим реперам, в том числе к стратиграфическим или литологическим колонкам с получением экстраполяции полученных реперов или стратиграфо-литологических колонок на весь разрез, поверхностный срез, слайз или куб. Сравнивают полученные результаты с ранее известными месторождениями полезных ископаемых или их частями или с известными геологическими разрезами и районами. Судят по результатам сравнения о геологии, тектонике, стратиграфии и литологии, криогенных, карстовых и суффозионных объектах, наличии и геометрии месторождения твердого, жидкого или газообразного полезного ископаемого и его физико-геологических и эксплуатационных свойствах, в том числе о тектонической нарушенности, зонах трещиноватости, градиентах свойств, о величине и категории запасов, рекомендациях по разработке, прогнозируемых производительности либо дебитах, в частности, по направлениям первичных, вторичных и третичных воздействий на пласт в случае нефти, газа и конденсата либо по направлениям поиска и разведки коренных и россыпных месторождений твердых полезных ископаемых и поиску водоносных горизонтов. Обычно при наличии временной сейсмической информации по месту поиска производят пересчет сейсмических данных из временного в глубинное представление с предварительным вычислением указанных выше стандартных трансформант, включая преобразование Гильберта, ПАК и пиковые (walevet) преобразования, производные, градиенты, в т.ч. полный нормированный градиент, фильтрации, деконволюции и т.д., причем полученную информацию используют при математической обработке и классификации полученных объектов. Преимущественно, при классификации используют метод поиска связных элементов в пространстве свойств и методы кластерного анализа. В качестве скважинно-параметрических могут использовать псевдоскважинные ГИС-представленные или трасс-представленные разрезы. Обычно к преобразованиям Гильберта на основании дополнительно интервального скоростного анализа в скважинах и на сейсмических данных, а также на основании моделей различных физических величин в скважинах или априорных представлениях о минимальных и максимальных значениях этих величин в скважинах строят ПАК, скоростные, интервальные, средние и эффективные или пиковые (wavelet) разрезы, поверхностные срезы, слайзы или кубы для этих величин для продольных и поперечных волн. В этом случае в наборе указанных физических величин обычно используют плотность, коэффициент Пуассона, сжимаемость и акустическую жесткость для продольных, поперечных волн, обменных волн и волн других типов. Кроме того, в качестве указанных физических величин могут быть использованы интервальные, средние и эффективные сейсмические скорости волн Рэлея, Лэмба, Лява, Гуляева, медленных волн типа БИО, порово-флюидных (внутренне-поверхностных) и других типов волн, амплитудно-частотные и фазовые характеристики волновых полей сейсмоакустических продольных и поперечных волн и их комбинаций и трансформаций, а также скорости, характеристики и трансформанты различных типов волн. Также в качестве указанных физических величин могут быть использованы плотность, сжимаемость, объемные или весовые содержания полезных ископаемых или элементов, пористость и проницаемость. Также в качестве указанных физических величин могут быть использованы данные об аномальных значениях гравитационного и магнитного полей и данные о квазипотенциальных полях вместе с их трансформантами и комбинациями в виде пространственно-временных трасс-представлений. Преимущественно перед классификацией после построения ПАК-разрезов, поверхностных срезов, слайзов и кубов анализируют главные компоненты и главные факторы разрезов, поверхностных срезов, слайзов и кубов. Обычно в качестве свойств каждой геометрической или временной точки исходного разреза, поверхностного среза, слайза или куба используют осредненные на глубинном или временном интервале, в который входит рассматриваемая точка, а также динамические и интервальные параметры. В случае известности данных ГИС и ГТИ после классификации можно сравнить полученные данные с данными ГИС и ГТИ с целью выводов о правильности и надежности прогнозов. Обычно в качестве эталонов для вертикальной и горизонтальной корреляции и интерпретации используют выборочные фрагменты скважин, псевдоскважин и геофизических разрезов. Предпочтительно используют безэталонную классификацию. При наличии одной скважины ее используют точно так же, как это описано ранее. Также при наличии одной скважины ее или ее пространственно-информационные фрагменты могут использовать для создания псевдоэталонов в разных частях исследуемого среза, разреза, слайза или куба. При отсутствии скважин-эталонов используют в качестве псевдоэталонов для классификации выборочные пространственно-информационные фрагменты геофизических комплексных и локальных геофизических (например, сейсмических) и геотехнологических полей. При наличии лишь одного исходного поля его используют так же, как это описано ранее. Обычно при классификации проводят варьирование числом классов. Преимущественно дополнительно восстанавливают характеристики ГИС и ГТИ в скважинах по данным ГИС на других скважинах с использованием численных методов, использующих комплекс данных ГИС, ГТИ и полевые методы. Обычно над псевдоскважинами осуществляют аналитические действия, аналогичные действиям, осуществляемым над реальными скважинами. Чаще всего используют в качестве исходных данных стандартных транформант осредненные (интервальные) оценки технологических, комплексных геофизических, локальных геофизических, например волновых, сейсмических полей, одинаковые для всех точек интервалов разреза или областей плоскостных срезов или слайзов или кубов. В наборе указанных физических величин могут быть также использованы плотность, коэффициент Пуассона, сжимаемости матрицы, флюидов, пор, поверхности трещин вдоль и поперек трещины, акустическую жесткость, амплитудно-частотные и фазовые характеристики; их комбинации и трансформанты для продольных и поперечных сейсмических волн, обменных волн или волн других типов. Обычно после построения срезов, слайзов, разрезов или кубов интервальных скоростей, коэффициентов Пуассона, сжимаемостей и псевдоакустики анализируют главные компоненты срезов, слайзов, разрезов или кубов и главные факторы срезов, слайзов, разрезов или кубов. В случае наличия данных о потенциальных и квазипотенциальных полях используют их аналитические продолжения вниз и вверх и трансформанты (разности, суммы, плотность, магнитную проницаемость, полные нормированные градиенты, плотность линеаментов, линии и поверхности особых точек, плотность теплового потока и др.) в форме трасс-представлений в разрезе, срезе, слайзе или кубе в качестве информативного набора исходных данных. При наличии электроразведочной информации по месту поиска осуществляют ее привязку к глубинному представлению потенциальных и сейсмических данных посредством их экстраполяции или интерполяции. Along the wellbores, sections of the wells are divided into lithologic-technological classes-types, sequentially applying iterative deterministic and statistical methods for assessing the similarities and differences without and with training, record and set the number of classes. Filtration-capacitance and physical properties are calculated, multi-parameter correlation, extrapolation and interpolation of properties are carried out between the wells in the section, slice, interval (slide), cube with a given number of classes, forming frames from reference wells and from geological and geophysical sections, slices, and slides , cubes. All spatial cross-well and near-well objects are classified on the basis of previously obtained properties, resulting in sections, surface sections, slides or cubes with a predetermined number of classes, with lines or surfaces of tectonic or lithological-stratigraphic disturbances and substitutions, a list of the most informative initial properties-attributes ranked by degree of information. Based on the results of previously constructed logging and geological-geophysical wireframe objects and the classification carried out, a decision is made and the final section, surface slice, slice or cube obtained is finally linked to geological-geophysical, parametric and technological benchmarks, including stratigraphic or lithological columns with extrapolation obtained frames or stratigraphic-lithological columns for the entire section, surface section, slice or cube. The results are compared with previously known mineral deposits or parts thereof or with known geological sections and regions. Judged by the results of comparisons about geology, tectonics, stratigraphy and lithology, cryogenic, karst and suffusion objects, the presence and geometry of a solid, liquid or gaseous mineral deposit and its physical, geological and operational properties, including tectonic disturbance, fracture zones, property gradients, about the size and category of reserves, development recommendations, projected productivity or flow rates, in particular, in the directions of primary, secondary and tertiary impacts Wii on the reservoir in the case of oil, gas and condensate, or in areas of search and exploration and placer deposits of solid minerals and finding aquifers. Usually, in the presence of temporary seismic information at the place of search, the seismic data are recalculated from the temporary to the deep representation with a preliminary calculation of the above standard transformants, including the Hilbert transform, PAK and peak (walevet) transforms, derivatives, gradients, including full normalized gradient, filtration, deconvolution, etc., and the information obtained is used in mathematical processing and classification of the resulting objects. Mostly, the classification uses the method of searching for connected elements in the space of properties and methods of cluster analysis. As well-parametric can use pseudo-bore GIS-presented or trace-represented sections. Typically, Hilbert transformations, based on an additional interval velocity analysis in wells and on seismic data, as well as on the basis of models of various physical quantities in wells or a priori representations of the minimum and maximum values of these quantities in wells, build PAKs, velocity, interval, average and effective or peak (wavelet) sections, surface sections, slides or cubes for these values for longitudinal and transverse waves. In this case, the set of indicated physical quantities usually uses density, Poisson's ratio, compressibility, and acoustic rigidity for longitudinal, transverse waves, converted waves, and other types of waves. In addition, the interval, average and effective seismic velocities of Rayleigh, Lamb, Love, Gulyaev waves, slow waves of the BIO type, pore-fluid (internal-surface) and other types of waves, amplitude-frequency and phase, can be used as the indicated physical quantities characteristics of wave fields of seismic-acoustic longitudinal and transverse waves and their combinations and transformations, as well as speed, characteristics and transformants of various types of waves. Also, density, compressibility, volumetric or weight contents of minerals or elements, porosity and permeability can be used as the indicated physical quantities. Also, as the indicated physical quantities, data on abnormal values of the gravitational and magnetic fields and data on quasipotential fields together with their transformants and combinations in the form of space-time trace representations can be used. Mainly before classification, after the construction of PAC sections, surface slices, slides and cubes, the main components and the main factors of sections, surface slices, slides and cubes are analyzed. Typically, the properties of each geometrical or temporal point of the initial section, surface slice, slice, or cube are averaged over the depth or time interval in which the considered point is included, as well as dynamic and interval parameters. If the GIS and GTI data are known after classification, one can compare the obtained data with the GIS and GTI data in order to draw conclusions about the accuracy and reliability of the forecasts. Typically, sample fragments of boreholes, pseudo-boreholes, and geophysical sections are used as standards for vertical and horizontal correlation and interpretation. Preferably, a non-reference classification is used. If there is one well, it is used in the same way as previously described. Also, if there is one well, its or its spatial-information fragments can be used to create pseudo-standards in different parts of the studied section, section, slice or cube. In the absence of reference wells, selective spatial information fragments of geophysical complex and local geophysical (for example, seismic) and geotechnological fields are used as pseudo etalons for classification. If there is only one source field, it is used in the same way as described previously. Typically, classification is carried out by varying the number of classes. Mainly additionally restore the characteristics of well logging and well logging in wells according to well logging data for other wells using numerical methods using a complex of well logging data, well logging and field methods. Typically, pseudo-wells perform analytical actions similar to those performed on real wells. Most often they use averaged (interval) estimates of technological, complex geophysical, local geophysical, for example, wave, seismic fields as the initial data for standard transformants, the same for all points of the intervals of the section or areas of planar sections or slides or cubes. In the set of indicated physical quantities, density, Poisson's ratio, compressibility of the matrix, fluids, pores, crack surfaces along and across the crack, acoustic rigidity, amplitude-frequency and phase characteristics can also be used; their combinations and transformants for longitudinal and transverse seismic waves, converted waves or other types of waves. Usually, after constructing slices, slides, sections, or cubes of interval velocities, Poisson's ratios, compressibility, and pseudoacoustics, the main components of slices, slides, sections, or cubes and the main factors of slices, slides, sections, or cubes are analyzed. If data on potential and quasipotential fields are available, their analytical extensions up and down and transformants (differences, sums, density, magnetic permeability, full normalized gradients, lineament density, lines and surfaces of singular points, heat flux density, etc.) are used in the form trace representations in a section, slice, slide, or cube as an informative set of source data. If there is electrical information at the place of search, it is linked to the in-depth representation of potential and seismic data through extrapolation or interpolation.
В предпочтительном варианте изобретение реализуют следующим образом. Формируют сейсмический разрез, поверхностный срез, слайз (интервал) или куб, а также трасс-представленные потенциальные или трасс-представленные квазипотенциальные разрезы, поверхностные срезы, слайзы, кубы или корреляционные скважинно-каротажные или скважинно-параметрические, в том числе и псевдоскважинные трасс-представленные или тис-представленные разрезы, поверхностные срезы, слайзы, кубы или трасс-представленные результаты предшествующей интерпретации параметрических или качественных разрезов, поверхностных срезов, слайзов, кубов физических свойств. Вычисляют отношение спектральной мощности низкочастотной части спектра к полной спектральной мощности для исследуемых горизонтов, над сейсмическим разрезом, поверхностным срезом, слайзом или кубом либо над сейсмическими разрезами, поверхностными срезами, слайзами или кубами вышеперечисленных типов осуществляют трансформации с получением характеристик-свойств каждой точки исходного пространственно-временного сейсмического поля или полей вышеперечисленных типов. Посредством преобразования Гильберта строят разрезы, поверхностные срезы, слайзы или кубы мгновенных частот, мгновенных амплитуд и мгновенных фаз с получением набора свойств, представляющих собой совокупности значений величин, разрезы, поверхностные срезы, слайзы или кубы которых были получены ранее. Классифицируют объекты на основании полученных ранее свойств с получением в результате разрезов, поверхностных срезов, слайзов или кубов с заранее заданным числом классов, списка наиболее информативных свойств, ранжированных по степени информативности. По итогам классификации осуществляют привязку полученного разреза, поверхностного среза, слайза или куба к реперам или литологическим колонкам с получением экстраполяции полученных реперов или литологических колонок на весь разрез, поверхностный срез, слайз или куб. Сравнивают полученные результаты с ранее известными месторождениями полезных ископаемых, судят по результатам сравнения о наличии месторождения и его физико-геологических и эксплуатационных свойствах. Преимущественно, при классификации используют метод поиска связных элементов в пространстве свойств или методы кластерного анализа. Предпочтительно, после осуществления преобразования Гильберта на основании моделей различных физических величин в скважинах или априорных представлениях о минимальных и максимальных значениях этих величин в скважинах строят ПАК и пиковые (wavelet) разрезы, поверхностные срезы или кубы для этих величин. При этом в качестве указанных физических величин используют акустическую жесткость для продольных поперечных волн, обменных волн и волн других типов. Кроме того, в качестве указанных физических величин используют сейсмические скорости, амплитудно-частотные и фазовые характеристики волновых полей сейсмоакустических продольных и поперечных волн и их комбинаций и трансформаций, а также скорости, характеристики и трансформанты обменных, медленных, флюидных, внутренних, поверхностных и других типов волн. Также в качестве указанных физических величин используют плотность, объемные или весовые содержания полезных ископаемых или элементов, пористость, проницаемость и другие подотчетные и эксплуатационные параметры. Также в качестве указанных физических величин используют данные об аномальных значениях гравитационного и магнитного полей и данные о квазипотенциальных полях вместе с их трансформантами и комбинациями в виде пространственно-временных трасс-представлений. При этом перед классификацией после построения ПАК разрезов, поверхностных срезов, слайзов или кубов анализируют главные компоненты и главные факторы разрезов, поверхностных срезов, слайзов и кубов. Предпочтительно, в качестве свойств каждой геометрической или временной точки исходного разреза, поверхностного среза, слайза или куба используют осредненные на глубинном или временном интервале, в который входит рассматриваемая точка, а также динамические и интервальные параметры. В случае известности данных ГИС и ГТИ после классификации сравнивают полученные дайные с данными ГИС и ГТИ. In a preferred embodiment, the invention is implemented as follows. Form a seismic section, surface section, slice (interval) or cube, as well as trace-represented potential or trace-represented quasipotential sections, surface sections, slides, cubes or correlation borehole-logging or borehole parametric, including pseudo-borehole traces submitted or yew-presented sections, surface slices, slides, cubes or traces-presented results of a previous interpretation of parametric or qualitative sections, surface slices, slides, CWA's physical properties. The ratio of the spectral power of the low-frequency part of the spectrum to the total spectral power for the studied horizons is calculated, transformations are performed over the seismic section, surface slice, slice or cube or over seismic sections, surface slices, slides or cubes of the above types, the properties of each point of the initial spatial temporary seismic field or fields of the above types. Using the Hilbert transform, sections, surface slices, slices, or cubes of instantaneous frequencies, instantaneous amplitudes, and instantaneous phases are constructed to obtain a set of properties that are collections of values of values, sections, surface slices, slides, or cubes of which were obtained previously. Objects are classified on the basis of previously obtained properties with the result of sections, surface slices, slides or cubes with a predetermined number of classes, a list of the most informative properties, ranked by degree of information. Based on the results of the classification, the obtained section, surface section, slice or cube is linked to the reference points or lithological columns to obtain an extrapolation of the obtained frames or lithological columns to the entire section, surface section, slice or cube. Compare the results with previously known mineral deposits, judge by the results of comparison about the presence of the field and its physical, geological and operational properties. Mostly, the classification uses the method of searching for connected elements in the space of properties or methods of cluster analysis. Preferably, after the Hilbert transform is carried out, based on the models of various physical quantities in the wells or a priori ideas about the minimum and maximum values of these quantities in the wells, PAC and peak (wavelet) sections, surface sections or cubes for these values are constructed. At the same time, acoustic rigidity is used as the indicated physical quantities for longitudinal transverse waves, converted waves, and other types of waves. In addition, seismic velocities, amplitude-frequency and phase characteristics of wave fields of seismic-acoustic longitudinal and transverse waves and their combinations and transformations, as well as speeds, characteristics and transformants of exchange, slow, fluid, internal, surface and other types are used as the indicated physical quantities waves. Also, the density, volumetric or weight contents of minerals or elements, porosity, permeability, and other accountable and operational parameters are used as the indicated physical quantities. Also, the indicated physical quantities use data on the anomalous values of the gravitational and magnetic fields and data on quasipotential fields, together with their transformants and combinations in the form of space-time trace representations. In this case, before classification, after the construction of PAC sections, surface slices, slides or cubes, the main components and the main factors of the sections, surface slices, slides and cubes are analyzed. Preferably, as the properties of each geometric or time point of the initial section, surface slice, slice or cube, averaged over the depth or time interval at which the considered point is included, as well as dynamic and interval parameters. If the GIS and GTI data are known, after classification, the dyna data obtained are compared with the GIS and GTI data.
При реализации способа традиционными способами сейсморазведки (ОГТ, ДМО, ПРО, ЭРО и др.) получают сейсмический разрез, поверхностный срез или куб. Вычисляют отношение спектральной мощности низкочастотной части спектра к полной спектральной мощности для исследуемых горизонтов. Над полученными сейсмическим разрезом, поверхностным срезом или кубом для получения характеристик - свойств каждой точки исходного пространственно-временного сейсмического поля осуществляют, по меньшей мере, частично стандартные операции трансформации: полосовая фильтрация 4-частотными нуль-фазовыми трапецеидальными фильтрами в различных диапазонах частот, когерентная фильтрация, гомоморфная фильтрация, гомоморфная деконволюция, нуль-фазовая деконволюция, устранение линейных трендов амплитуд и их средних значений. Затем посредством преобразования Гильберта над исходным разрезом, поверхностным срезом или кубом и полученными в результате трансформациями строят разрезы, поверхностные срезы или кубы мгновенных частот, мгновенных амплитуд и мгновенных фаз. Получают характеристики каждой геометрической точки исходного разреза, среза или куба набором свойств, представляющих собой совокупность значений величин, разрезы которых были получены ранее. Эти свойства точек будут рассмотрены как координаты точек в многомерном пространстве свойств. На основании полученных ранее свойств (координат точек) проводят классификацию объектов предпочтительно с использованием методов кластерного анализа и поиска связных элементов в пространстве свойств. В результате классификации получают разрез, поверхностный срез или куб, содержащий разбиение точек на заранее заданное число классов, список наиболее информативных классов, ранжированных по степени информативности, а также оценку качества классификации. По итогам классификации осуществляют привязку полученного разреза, поверхностного среза или куба к геологическим, геолого-технологическим или геофизическим реперам или литологическим колонкам в скважинах с получением экстраполяции геологических, геолого-технологических или геофизических реперов или литологических типов на весь разрез, поверхностный срез или куб. Сравнивают полученные характеристики зоны, на которой снимали сейсмический разрез, поверхностный срез или куб с характеристиками известных месторождений полезных ископаемых или скважин со сходным геологическим строением и с учетом вышеизложенного выносят суждение о наличии или отсутствии в зоне снятия разреза, поверхностного среза или куба месторождения полезных ископаемых и его эксплуатационных характеристиках: пористости пород, их проницаемости, запасах, дебитах и т.д., в дальнейшем определяющих возможности эксплуатации месторождения. When implementing the method by traditional methods of seismic exploration (OGT, DMO, ABM, ER, etc.), a seismic section, surface section or cube are obtained. The ratio of the spectral power of the low-frequency part of the spectrum to the total spectral power for the studied horizons is calculated. At least partially standard transformation operations are performed on the obtained seismic section, surface slice or cube to obtain characteristics - properties of each point of the initial spatiotemporal seismic field: bandpass filtering with 4-frequency zero-phase trapezoidal filters in different frequency ranges, coherent filtering , homomorphic filtration, homomorphic deconvolution, zero-phase deconvolution, elimination of linear trends of amplitudes and their average values. Then, using the Hilbert transform, sections, surface slices or cubes of instantaneous frequencies, instantaneous amplitudes and instantaneous phases are built over the initial section, surface slice or cube and the resulting transformations. The characteristics of each geometrical point of the initial section, slice, or cube are obtained with a set of properties, which are a set of values of values, sections of which were obtained earlier. These properties of points will be considered as coordinates of points in a multidimensional space of properties. Based on the previously obtained properties (coordinates of points), objects are classified, preferably using methods of cluster analysis and searching for connected elements in the property space. As a result of the classification, a section, a surface slice, or a cube is obtained that contains a breakdown of points into a predetermined number of classes, a list of the most informative classes, ranked by degree of informational content, as well as an assessment of the quality of the classification. Based on the classification results, the obtained section, surface section or cube is linked to geological, geological and technological or geophysical benchmarks or lithological columns in wells to obtain an extrapolation of geological, geological and technological or geophysical benchmarks or lithological types for the entire section, surface section or cube. Comparison of the obtained characteristics of the zone where the seismic section, surface section or cube was taken with the characteristics of known mineral deposits or wells with a similar geological structure and, taking into account the foregoing, make a judgment about the presence or absence in the zone of removal of the section, surface section or cube of the mineral deposit and its operational characteristics: porosity of rocks, their permeability, reserves, flow rates, etc., further determining the possibilities of exploitation of the deposit eniya.
Наряду с осуществлением преобразования Гильберта над исходным разрезом, поверхностным срезом или кубом возможно построение на основании моделей различных физических величин в скважинах или априорных представлений о минимальных и максимальных значениях этих величин разрезов, срезов или кубов ПАК для этих величин. В качестве указанных значений предпочтительно используют акустические жесткости для продольных, поперечных волн, обменных волн и волн других типов и иные величины. В частности, используют сейсмические скорости и характеристики волновых полей сейсмоакустических продольных и поперечных волн и их комбинаций и трансформаций, например, в виде их отношения или модуля Юнга, а также скорости, амплитудно-частотные и фазовые характеристики и трансформанты иных волн: обменных, медленных, флюидных, внутренних, поверхностных и других типов волн. При наличии соответствующих данных осуществляют построение ПАК-представлений или пиковых (wavelet) представлений о плотности горных пород, объемном или весовом содержании полезного ископаемого или элемента, а также пористости, проницаемости и других подотчетных и эксплуатационных параметрах. Along with the implementation of the Hilbert transform over the initial section, surface section or cube, it is possible to construct, based on models of various physical quantities in wells, or a priori ideas about the minimum and maximum values of these sections, sections or cubes of PAA for these values. As these values, acoustic stiffnesses are preferably used for longitudinal, transverse waves, converted waves and other types of waves and other values. In particular, seismic velocities and wave field characteristics of seismic-acoustic longitudinal and transverse waves and their combinations and transformations are used, for example, in the form of their ratio or Young's modulus, as well as speeds, amplitude-frequency and phase characteristics and transforms of other waves: exchange, slow, fluid, internal, surface and other types of waves. If relevant data are available, the construction of PAC representations or peak (wavelet) representations of the density of rocks, volumetric or weight contents of a mineral or element, as well as porosity, permeability, and other accountable and operational parameters is carried out.
В случае наличия данных об аномальных значениях потенциальных гравитационных и магнитных полей и данных о квазипотенциальных полях: значениях сжимаемости и коэффициентов отражения продольных и поперечных волн, других волн, электромагнитных и радиоактивных характеристик, электрических сопротивлений, импедансов, упругих констант, спектральных, кепстральных и волновых характеристик, кларков и т.д. строят разрезы, срезы или кубы указанных полей и их производных на различные направления градиентов, дисперсий, функционалов стандартными способами продолжения гравитационных и магнитных полей вниз и/или вверх, вычислением трансформант этих полей, в частности их линейных комбинаций, с целью идентификации и учета эффектов от тел, образующих аномалии, и от плотностных границ в осадочном чехле, фундаменте и мантии с привязкой результата в виде глубинного представления исходного разреза, поверхностного среза или куба. Наряду с перечисленными средствами формирования многомерного пространства свойств возможно вычисление стандартными средствами для каждой геометрической точки исходного разреза, поверхностного среза или куба, рассматриваемых как слайз-интервальная компонента соответствующей базы (окна) осреднения (например, горизонта, интервала, рудного тела, дайки или субвертикального тела, пласта), интервальных динамических и иных параметров: максимальных, средних и спектральных энергий, экстремумов, периодов, частот, дисперсий, корреляционных и автокорреляционных характеристик, параметров поглощения и др. Наряду с трасс-представленными сейсмическими, потенциальными и квазипотенциальными разрезами, поверхностными срезами, слайзами и кубами в качестве исходных объектов могут быть использованы корреляционные скважинно-каротажные или скважинно-параметрические, в том числе псевдоскважинные трасс-представленные или ГИС-представленные разрезы, поверхностные срезы, слайзы или кубы, а также трасс-представленные результаты предыдущих интерпретаций - параметрических или качественных разрезов, поверхностных срезов, слайзов или кубов. Перед классификацией объектов их ранее определенные свойства могут быть подвергнуты дополнительному анализу главных компонент и анализу главных факторов, в частности, методом минимальной нагрузки. Это позволяет выбрать совокупность главных компонент или главных факторов, объясняющих значительную часть дисперсии. В результате из всего набора свойств будут выбраны только те свойства, которые являются линейной комбинацией исходных свойств и линейно независимы друг от друга. Анализ полученного в результате классификации разреза, поверхностного среза, слайза или куба может быть проведен с использованием полученных на стадии формирования сейсмического разреза, поверхностного среза, слайза или куба данных геофизических исследований скважин (ГИС) и геолого-технологических исследований скважин (ГТИ). В этом случае при использовании данных ГИС и ГТИ может быть осуществлена привязка полученного, а следовательно, и исходного разреза к данным ГИС и ГТИ, а также экстраполяции геологических, геофизических и геотехнологических реперов на разрез, поверхностный срез, слайз или куб межскважинного или околоскважинного пространства. Может быть использован регрессионный анализ зависимости данных ГИС и ГТИ от разрезов, срезов и кубов, т. е. численных физико-геологических и технологических параметров, характеризующих свойства объектов, или произведена интерполяция данных ГИС и ГТИ в пространстве свойств с построением разрезов, поверхностных срезов, слайзов или кубов прогнозов данных ГИС и ГТИ и оценок их неопределенности. If there is data on anomalous values of potential gravitational and magnetic fields and data on quasipotential fields: compressibility and reflection coefficients of longitudinal and transverse waves, other waves, electromagnetic and radioactive characteristics, electrical resistances, impedances, elastic constants, spectral, cepstral and wave characteristics , clarks, etc. construct sections, slices or cubes of the indicated fields and their derivatives into different directions of gradients, dispersions, functionals by standard methods of continuing the gravitational and magnetic fields down and / or up, calculating the transformants of these fields, in particular their linear combinations, in order to identify and account for effects from bodies that form anomalies, and from density boundaries in the sedimentary cover, foundation, and mantle, with the result referenced in the form of an in-depth representation of the initial section, surface section, or cube. Along with the listed means of forming a multidimensional space of properties, it is possible to calculate by standard means for each geometrical point of the initial section, surface slice or cube, considered as the slice-interval component of the corresponding averaging base (window) (for example, horizon, interval, ore body, dike or subvertical body , reservoir), interval dynamic and other parameters: maximum, average and spectral energies, extrema, periods, frequencies, dispersions, correlation and av current correlation characteristics, absorption parameters, etc. Along with trace-represented seismic, potential and quasipotential sections, surface sections, slides and cubes, correlation borehole-logging or borehole-parametric, including pseudo-borehole traces presented or GIS-represented sections, surface slices, slides or cubes, as well as trace-presented results of previous interpretations - parametric or qualitative x sections, surface slices, slides or cubes. Before the classification of objects, their previously defined properties can be subjected to additional analysis of the main components and analysis of the main factors, in particular, the minimum load method. This allows you to choose a set of principal components or major factors explaining a significant part of the variance. As a result, only those properties that are a linear combination of the original properties and linearly independent of each other will be selected from the entire set of properties. Analysis of a section, surface cut, slice, or cube obtained as a result of classification can be carried out using the data of geophysical exploration of wells (GIS) and geological and technological research of wells (GTI) obtained at the stage of formation of a seismic section, surface cut, slice, or cube. In this case, when using well logging and well logging data, the obtained and, therefore, initial section can be linked to the well logging and geological survey data, as well as extrapolating geological, geophysical, and geotechnological benchmarks to a section, surface section, slice, or cube of inter-well or near-well space. A regression analysis of the dependence of GIS and GTI data on sections, slices and cubes, i.e., numerical physical, geological and technological parameters characterizing the properties of objects, can be used, or GIS and GTI data can be interpolated in the property space with the construction of sections, surface slices, slides or cubes of forecasts of GIS and GTI data and estimates of their uncertainty.
Предложенный способ был применен для поиска водоносных горизонтов Центральной Азии по ранее полученному стандартным образом комплексу сейсмических данных. The proposed method was used to search for aquifers in Central Asia from a previously obtained standard image of seismic data.
Над полученным сейсмическим разрезом были осуществлены стандартные преобразования - трансформации: вычисление спектров мощности, фильтрации, деконволюции, устранение линейных трендов амплитуд и их средних значений, пиковые (wavelet) преобразования, преобразования Гильберта, ПАК-преобразования, что в совокупности дает возможность сформировать многопараметровое пространство физических признаков в каждой точке пространства с точностью до сейсмического дискрета как по вертикали, так и по горизонтали. Over the obtained seismic section, standard transformations were carried out - transformations: calculation of power spectra, filtration, deconvolution, elimination of linear trends in amplitudes and their average values, peak (wavelet) transformations, Hilbert transforms, PAK transformations, which together makes it possible to form a multi-parameter space of physical features at each point in space with an accuracy of seismic discrete both vertically and horizontally.
Уже на некоторых трансформантах были видны физико-геологические особенности исследуемой осадочной толщи, которые фактически предопределили успешность дальнейшего анализа комплекса сейсмических данных. Already on some transformants, the physical and geological features of the studied sedimentary sequence were visible, which in fact determined the success of further analysis of the seismic data complex.
Полученное на предыдущем этапе сейсмическое волновое поле было трансформировано в поле псевдоскоростей стандартным способом псевдоакустического преобразования (см. патент Российской Федерации 2145100). На полученном трансформированном разрезе был четко выделен среднескоростной известковый пласт, выдержанный по протиранию. Пласт четко запечатан низкоскоростными выдержанными по простиранию и достаточно мощными пластами, по скоростной оценке - глинами, которые играют роль подстилающего и покрывающего слоев. Небольшие глубины, характерные скорости сейсмических волн в известняковом пласте, в покрышке и подстилающем пласте делали весьма вероятным наличие водоносного коллектора. The seismic wave field obtained at the previous stage was transformed into a pseudo-velocity field using the standard pseudo-acoustic conversion method (see Russian Federation Patent 2145100). On the obtained transformed section, a medium-speed calcareous layer was observed that was wiped off. The seam is clearly sealed with low-speed sustained strike and sufficiently powerful strata, according to speed assessment - clays, which play the role of the underlying and covering layers. The shallow depths, characteristic velocities of seismic waves in the limestone formation, in the tire and the underlying formation made the presence of an aquifer highly likely.
Дальнейшим шагом в интерпретации явились селекция и ранжирование полученных трансформант и применение наиболее информативных трансформант: спектров мощности, мгновенных характеристик амплитуд, фаз, частот и других стандартных трансформант для расчетов количественных физических свойств. Разрезы псевдоскоростей и мгновенных амплитуд оказались наиболее информативными для решения задачи оценки плотности пласта с использованием максимального значения коэффициента множественной корреляции и минимального среднеквадратичного отклонения, что позволило провести расчет плотности пласта и вмещающих пород, используя в качестве эталонов известные значения водоносности по опробованию скважин и керну. Таким образом, была решена задача поиска и идентификации водоносного горизонта способом, охарактеризованным выше. Наличие водоносного пласта подтвердилось бурением четырех скважин. The next step in the interpretation was the selection and ranking of the obtained transformants and the use of the most informative transformants: power spectra, instantaneous characteristics of amplitudes, phases, frequencies and other standard transformants for calculating quantitative physical properties. Sections of pseudo-velocities and instantaneous amplitudes turned out to be the most informative for solving the problem of estimating formation density using the maximum value of the multiple correlation coefficient and the minimum standard deviation, which made it possible to calculate the density of the formation and the surrounding rocks, using well-known values of water availability for testing wells and core as standards. Thus, the task of searching and identifying the aquifer was solved by the method described above. The presence of the aquifer was confirmed by drilling four wells.
При реализации изобретения повышают эффективность горнодобывающей промышленности исключением разработки бесперспективных в настоящий момент месторождений. When implementing the invention, they increase the efficiency of the mining industry by eliminating the development of currently unpromising deposits.
Claims (24)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2001120890/28A RU2206910C2 (en) | 2001-07-26 | 2001-07-26 | Process of search, prospecting and evaluation of performance of deposits of mineral wealth and prediction of tectonic and physical-geological properties of geological media |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2001120890/28A RU2206910C2 (en) | 2001-07-26 | 2001-07-26 | Process of search, prospecting and evaluation of performance of deposits of mineral wealth and prediction of tectonic and physical-geological properties of geological media |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2206910C2 true RU2206910C2 (en) | 2003-06-20 |
| RU2001120890A RU2001120890A (en) | 2004-03-20 |
Family
ID=29210114
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2001120890/28A RU2206910C2 (en) | 2001-07-26 | 2001-07-26 | Process of search, prospecting and evaluation of performance of deposits of mineral wealth and prediction of tectonic and physical-geological properties of geological media |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2206910C2 (en) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2446419C1 (en) * | 2011-02-02 | 2012-03-27 | Открытое акционерное общество "Татнефть" им. В.Д. Шашина | Hydrocarbon deposit exploration method |
| RU2449126C2 (en) * | 2010-08-06 | 2012-04-27 | Учреждение Российской академии наук Институт горного дела Севера им. Н.В. Черского Сибирского отделения РАН | Method of combined processing of sands of gravel gold deposit in bolshoy kuranakh river |
| RU2570234C2 (en) * | 2013-12-27 | 2015-12-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский государственный университет" | Method to assess potential productivity of territory for specific type of ore mineral resources |
| RU2572642C1 (en) * | 2011-12-21 | 2016-01-20 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Systems and methods with application of tuned differential gravimeter |
| CN115267132A (en) * | 2022-07-28 | 2022-11-01 | 中南大学 | Quantitative inference method for original occurrence of magma rock type deposit rock mass based on exploration data |
| RU2794388C1 (en) * | 2022-09-08 | 2023-04-17 | Акционерное общество "Нижне-Волжский научно-исследовательский институт геологии и геофизики" (АО "НВНИИГГ") | Method for optimizing oil prospecting |
| CN116912534A (en) * | 2023-09-14 | 2023-10-20 | 中国地质大学（武汉） | Method for identifying spatial structure of hydrothermal deposit ore-forming system by self-adaptive search matching |
-
2001
- 2001-07-26 RU RU2001120890/28A patent/RU2206910C2/en not_active IP Right Cessation
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2449126C2 (en) * | 2010-08-06 | 2012-04-27 | Учреждение Российской академии наук Институт горного дела Севера им. Н.В. Черского Сибирского отделения РАН | Method of combined processing of sands of gravel gold deposit in bolshoy kuranakh river |
| RU2446419C1 (en) * | 2011-02-02 | 2012-03-27 | Открытое акционерное общество "Татнефть" им. В.Д. Шашина | Hydrocarbon deposit exploration method |
| RU2572642C1 (en) * | 2011-12-21 | 2016-01-20 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Systems and methods with application of tuned differential gravimeter |
| RU2570234C2 (en) * | 2013-12-27 | 2015-12-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский государственный университет" | Method to assess potential productivity of territory for specific type of ore mineral resources |
| CN115267132A (en) * | 2022-07-28 | 2022-11-01 | 中南大学 | Quantitative inference method for original occurrence of magma rock type deposit rock mass based on exploration data |
| RU2794388C1 (en) * | 2022-09-08 | 2023-04-17 | Акционерное общество "Нижне-Волжский научно-исследовательский институт геологии и геофизики" (АО "НВНИИГГ") | Method for optimizing oil prospecting |
| CN116912534A (en) * | 2023-09-14 | 2023-10-20 | 中国地质大学（武汉） | Method for identifying spatial structure of hydrothermal deposit ore-forming system by self-adaptive search matching |
| CN116912534B (en) * | 2023-09-14 | 2023-12-22 | 中国地质大学（武汉） | Method for identifying spatial structure of hydrothermal deposit ore-forming system by self-adaptive search matching |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2001120890A (en) | 2004-03-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2616850A1 (en) | Model based inversion of seismic response for determining formation properties | |
| CN113050157B (en) | Carbonate rock seismic reservoir inversion method and system based on outcrop data | |
| WO2009154851A1 (en) | Seismic fluid prediction via expanded avo anomalies | |
| Yu et al. | Reservoir characterization and modeling: a look back to see the way forward | |
| Lee et al. | Delineation of gas hydrate reservoirs in the Ulleung Basin using unsupervised multi-attribute clustering without well log data | |
| Horsfall et al. | Rock-physics and seismic-inversion based reservoir characterization of AKOS field, coastal swamp depobelt, Niger delta, Nigeria | |
| RU2145100C1 (en) | Method for search, prospecting and exploration of oil-gas pool | |
| Faraji et al. | Integration of core data, well logs and seismic attributes for identification of the low reservoir quality units with unswept gas in the carbonate rocks of the world’s largest gas field | |
| Srivardhan | Stratigraphic correlation of wells using discrete wavelet transform with fourier transform and multi-scale analysis | |
| Kianoush et al. | Application of pressure-volume (PV) fractal models in modeling formation pressure and drilling fluid determination in an oilfield of SW Iran | |
| Pennington | Reservoir geophysics | |
| Sarhan et al. | Application of seismic attributes for detecting different geologic features within Kafr El Sheikh Formation, Temsah concession, nile Delta Basin | |
| Shirazi et al. | Detecting shallow gas reservoir in the f3 block, The Netherlands, using offshore seismic data and high-resolution multi-synchrosqueezing transform | |
| RU2206910C2 (en) | Process of search, prospecting and evaluation of performance of deposits of mineral wealth and prediction of tectonic and physical-geological properties of geological media | |
| Walls et al. | North Sea reservoir characterization using rock physics, seismic attributes, and neural networks; a case history | |
| Taheri et al. | Modeling of the shale volume in the hendijan oil field using seismic attributes and artificial neural networks | |
| Eikrem et al. | Bayesian estimation of reservoir properties—effects of uncertainty quantification of 4D seismic data | |
| Chahooki et al. | Realization ranking of seismic geostatistical inversion based on a Bayesian lithofacies classification-A case study from an offshore field | |
| Alshakhs et al. | Sweet-spot mapping through formation evaluation and property modelling using data from the Goldwyer Formation of the Barbwire Terrace, Canning Basin | |
| RU22830U1 (en) | AUTOMATED SYSTEM FOR SEARCHING, EXPLORING AND EVALUATING THE OPERATIONAL PROPERTIES OF DEPOSITS AND DEPOSITS OF MINERAL RESOURCES AND FORECAST OF TECTONIC AND LITHOPHYSICAL PROPERTIES OF GEOLOGICAL MEDIA | |
| Fu et al. | Rock property-and seismic-attribute analysis of a chert reservoir in the Devonian Thirty-one Formation, west Texas, USA | |
| Abdideh | Estimation of the fracture density in reservoir rock using regression analysis of the petrophysical data | |
| RU2206911C2 (en) | Process of search, prospecting, examination of deposit of mineral wealth and of construction of its model | |
| RU2145101C1 (en) | Method for estimation of service properties of gas-oil pool | |
| Li et al. | A novel approach based on feature fusion for fracture identification using well log data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20060727 |
|
| PC4A | Invention patent assignment |
Effective date: 20080218 |
|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20080727 |