Simplified Automatic Seismic to Well Tying Using Smooth Dynamic Time Warping Technique in R
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 248
نسخه کامل این مقاله ارائه نشده است و در دسترس نمی باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJOGST-9-4_005
تاریخ نمایه سازی: 2 شهریور 1400
چکیده مقاله:
Seismic well tying is a crucial part of the interpretation phase in exploration seismology. Tying wells usually involves forward modeling a synthetic seismogram from sonic and density logs and then matching the obtained synthetic seismogram to the seismic reflection data. A huge amount of time is required to deal with it, yet the outcome signal may not be satisfying and may be suffering a low cross correlation between the seismic signal and the synthetic one; it also requires a high quality synthetic trace. Another problem with the so-called manual tying is that the tying process is not repeatable, indicating that one can rarely obtain the same stretched and squeezed signal if the tying procedure is repeated. In recent years, some researchers have used the dynamic time warping (DTW) method to address well tying problems. They have obtained good results according to the correlation between the seismic signal and the warped synthetic signal. This research demonstrates that the result will be better if filtering is applied before tying, and then the warped signal is smoothed. We also propose a simpler algorithm for extracting a warped signal from the warping curve and the original synthetic trace, which gives rise to better performance for well tying.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Afshin Amiri
M.S. Student, Institute of Geophysics, University of Tehran, Tehran, Iran
Majid Bagheri
Associate Professor, Institute of Geophysics, University of Tehran, Tehran, Iran
Mohammad Ali Riahi
Professor, Institute of Geophysics, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :