LithoSI

Модуль вероятностной литологической классификации

Модуль LithoSI предоставляет возможность количественной оценки неопределенности в определении литотипов и насыщения в объёме. Используя несколько упругих параметров, полученных при инверсии сейсмических данных, и контролируемую классификацию по Байесу, LithoSI позволяет рассчитать объемы вероятностей литотипов или свойств пород. Комплексный подход к инверсии и классификации обеспечивает пользователю корректное выделение литотипов и позволяет правильнее оценить вероятности.

cea72f334a

Анализ данных в модуле LithoSI

Модуль LithoSI позволяет рассчитывать многомерные распределения вероятностей для наиболее корректной классификации литологии и точного расчета вероятностей. Полученные объемы вероятностей позволяют интерпретаторам выполнять оценку неопределенности по имеющимся расчетам эффективных мощностей, что приводит к уменьшению производственных рисков. Объединенный объем наиболее вероятных фаций является дополнительным способом отображения результата и мощным инструментом для интерпретации:

  • Прогнозирование литологии используя 2, 3 или 4 типа атрибутов.
  • Создание кривых классов на основе выделения зон на кроссплотах.
  • Анализ зависимостей использует:
    • скважинные данные,
    • масштабированные скважинные данные,
    • сейсмические данные.
1cb2f476a0

Возможности LithoSI

  • Универсальная технология с использованием нескольких упругих параметров.
  • Моделирование многомерных функций распределения плотности вероятности произвольной формы.
  • Решение для немногочисленных скважин с использованием моделирования физики горных пород.
  • Комплексный подход к инверсии и классификации.

Результаты LithoSI

Результатами работы модуля являются объемы вероятности литотипов, а также объем наиболее вероятного литотипа.

Преимущества LithoSI:

  • Корректное выделение литотипов.
  • Более точная оценка вероятности их нахождения.
  • Стратиграфический подход облегчает процесс интерпретации.
  • Отношение эффективной толщины к общей мощности резервуара.
  • Классификация динамики флюидонасыщения по данным сейсмического мониторинга.