Implementation of stochastic inversion method using pseudo-wells based on an example from oil field located in South Torgay sedimentary basin


Citar

Texto integral

Resumo

Development of modern inversion transformations in seismic data interpretation area is associated with strive of getting full insight on structure of the explored and developed accumulations using simple, fast and efficient methods. Nature of current seismic inversion methods is variable; therefore, choice of inversion technology conditioned by target that needs to be achieved, as well as, reservoir parameters, amount and quality of data. Of course, time limits set to find optimal solution must be taken into account, since they are guided by industry needs. In the present paper, we reviewed implementation of the stochastic inversion method based on pseudo-wells that are estimated for a trace of extended elastic inversion (EEI) for purpose to find best-fitting solution for a given trace based on an example for an oil field located within South Torgay sedimentary basin. This method could be interesting for mapping of specified litho-types, clarification of the geological model, precise placement of the appraisal well drilling locations etc. Method and productivity were evaluated based on time and existing computing power.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

A. Sadykov

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Email: asadykov@niikmg.kz
ведущий инженер группы сейсмических исследований Нур-Султан

Bibliografia

  1. Ayeni G., Huck A. and De Groot P.. Extending reservoir property prediction with pseudo-wells. – First Brake, 2008.
  2. Whitcombe D.N., Connoly P.A., et al. Extended elastic impedance for fluid and lithology prediction. – Geophysics, v. 67, 2002.
  3. Detection of gas in sandstone reservoirs using AVO analysis: A 3-D seismic case history using the Geostack technique. – https://doi.org/10.1190/1.1443695.
  4. Batzle M.and Wang Z.. Seismic properties for pore fluids. – Geophysics, v. 57, 1992.
  5. Connolly P.A. and Hughes M.J.. Stochastics inversion by matching to large numbers of pseudo-wells. – Geophysics, 2016, v. 81, р. M7-M22. DOI https://doi.org/10.1190/geo2014-0582.1

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Sadykov A.D., 2021

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».