Abstract

More often geologic models are described as a set of homogeneous seams. One of the most complicated interpretation problems deals with correct description of geologic media details within such a model and optimum number of seams or cells choice. Original technology of effective geologic model formation on the base of optimized statistic sliding window filtration is presented in the paper. Window size and positioning are determined on the criterion of root mean square deviation minimization. Log or parametric model after this filtration called «smart averaging» is transformed into parameter step sequence. Details of the sequence depend upon the chosen set of statistical filters (variations of window size).

Keywords

ГИС, Model, seam, Logs, parameter, filtration, optimization,

Reference

  •  1) Averbuh A.G. i dr. Matematicheskoe modelirovanie volnovyh poley kak osnova kompleksnoy interpretacii seysmicheskoy, promyslovo-geofizicheskoy i geologicheskoy informacii. M.: VNIIOENG, 1985.

  •  2) Gogonenkov G.N. Izuchenie detalnogo stroeniya osadochnyh tolsch seysmorazvedkoy. M.: Nedra, 1987.

  •  3) Krylov D.N. Detalnyy prognoz geologicheskogo razreza v seysmorazvedke. M.: Nedra, 2007.

  •  4) Krylov D.N., Kucherya M.S., Naumova L.A. K voprosu o dostizhenii naibolee dostovernogo rezultata inversii v usloviyah prisutstviya pomeh i ogranichennoy razreshennosti geofizicheskih dannyh // Geologiya nefti i gaza. 2012. №2.

  •  5) Ishii I. et al. A study in the relationship between seismic data reflections and logging data, velocity and density. J. of Japanese Association of Petroleum Technologists, vol. 40, №3, 1975, p. 17-29.

  •  6) I. Kondratiev, Yu. Kiselev, D. Krilov. Dependence between Resolving Power and Accuracy of Seismic Waveform Inversion //55th Annual EAEG Meeting. Expanded Abstracts, Stavanger, 1993.

  •  7) Krilov D. Magic of smart averaging. First break volume 27, September 2009.

Технология выбора детальности параметрической модели в зависимости от поставленной интерпретационной задачи

Крылов Д.Н. Наумова Л.А.

Аннотация

Цифровые геологические модели наиболее часто представляются в виде последовательности отдельных слоев. При этом одной из наиболее сложных проблем интерпретации зачастую становится корректное построение модели заданной детальности, выбор количества слоев или ячеек с набором фиксированных параметров. В статье предлагается оригинальный математический подход к построению эффективной геологической модели на основе оптимизированной статистической фильтрации в «скользящем» окне. Положение и размер окна осреднения определяются по критерию наименьшего среднеквадратического отклонения попавших в окно значений. Исходная параметрическая модель или кривая ГИС после такой фильтрации, получившей название «умное осреднение», представляются в виде кривой со скачкообразным изменением параметра, детальность которой зависит от набора используемых статистических фильтров (величин окон осреднения).

Ключевые слова

Модель, слой, ГИС, параметр, фильтрация, оптимизация,

Информация об авторах

Библиографическая ссылка

Крылов Д.Н. Наумова Л.А. Технология выбора детальности параметрической модели в зависимости от поставленной интерпретационной задачи // Геофизика. 2014. № 2. С. 15-19.

Список литературы

  •  1) Авербух А.Г. и др. Математическое моделирование волновых полей как основа комплексной интерпретации сейсмической, промыслово-геофизической и геологической информации. М.: ВНИИОЭНГ, 1985.

  •  2) Гогоненков Г.Н. Изучение детального строения осадочных толщ сейсморазведкой. М.: Недра, 1987.

  •  3) Крылов Д.Н. Детальный прогноз геологического разреза в сейсморазведке. М.: Недра, 2007.

  •  4) Крылов Д.Н., Кучеря М.С., Наумова Л.А. К вопросу о достижении наиболее достоверного результата инверсии в условиях присутствия помех и ограниченной разрешенности геофизических данных // Геология нефти и газа. 2012. №2.

  •  5) Ishii I. et al. A study in the relationship between seismic data reflections and logging data, velocity and density. J. of Japanese Association of Petroleum Technologists, vol. 40, №3, 1975, p. 17-29.

  •  6) I. Kondratiev, Yu. Kiselev, D. Krilov. Dependence between Resolving Power and Accuracy of Seismic Waveform Inversion //55th Annual EAEG Meeting. Expanded Abstracts, Stavanger, 1993.

  •  7) Krilov D. Magic of smart averaging. First break volume 27, September 2009.