استفاده از کلاسه کننده بردار پشتیبان برای تحلیل رخساره های لرزه ای

عنوان دوره: نوزدهمین کنفرانس ژئوفیزیک ایران
کد مقاله : 1712-NIGS
نویسندگان
1دانش آموخته کارشناسی ارشد ژئوفیزیک، موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
2استادیار گروه فیزیک زمین
3استاد گروه فیزیک زمین، مؤسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
چکیده
بررسی رخساره‌های مخزن می‌تواند کمک زیادی به شناسایی ناهمگنی زیرسطحی و تشخیص ویژگی‌های بخش‌های مختلف مخزن بکند. نتایج حاصل می‌تواند کاهش ریسک حفاری، کاهش هزینه‌ها در مراحل اکتشاف، برداشت و توسعه و افزایش میزان تولید را به همراه داشته باشد. در این تحقیق ابتدا تحلیل رخساره را در محل چاه با روش‌های بدون نظارت به کمک نمودارهای پتروفیزیکی انجام داده و نتایج آن‌ها را باهم مقایسه کرده تا بهترین آن‌ها انتخاب شود و در مرحله بعد با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان که یک روش با نظارت است تحلیل رخساره انجام خواهد شد. برای تحلیل رخساره لرزه‌ای ابتدا نشانگرها را به دست آورده و از بین آن‌ها مؤثرترین آن‌ها را انتخاب می شوند. از روی داده‌های لرزه‌ای سعی می کنیم با استفاده از اطلاعات به دست آمده از چاه رخساره هدف را بدست آوریم. در بررسی روش ما سعی کرده‌ایم که اعتبار سنجی متقاطع را انجام داده و میانگین خطای الگوریتم در چندین مرحله جابه‌جایی داده‌های آموزش و اعتبار سنجی را به دست آورده و به‌عنوان خطای روش در نظر بگیریم. نتایج نهایی نشان دهنده توانایی کلاسه کننده بردار پشتیبان برای تحلیل رخساره های لرزه ای می باشد.
کلیدواژه ها
 
Title
Using support vector classifier for seismic facies analysis
Authors
Mohammadreza Ghaseminejad, Majid Bagheri, Majid Nabi Bidhendi
Abstract
Examining the facies of the reservoir can be of great help in identifying subsurface heterogeneity and identifying the characteristics of the different parts of the reservoir. The results can reduce the risk of drilling, reduce costs during exploration, harvesting and development, and increase production. In this study, we first analyzed the facies at the wells with unsupervised methods using petrophysical diagrams and compared their results to select the best ones, and then facies analysis will be done using support vector machine algorithm, which is a supervised method. To analyze the seismic facies, first attributes will be extracted and most effective of them will be selected. From seismic data, we try to obtain the facies using the information obtained from the well. In investigating the method, we have tried to perform cross-validation and obtain the mean of the algorithm error in several stages and consider it as the method error. The final results show the ability of the support vector classifier to analyze seismic facies.
Keywords
Support vector classifier, reservoir, Facies, well logs, seismic data