RU2014111160A - Гибридная детерминированная геостатистическая модель геологической среды - Google Patents
Гибридная детерминированная геостатистическая модель геологической среды Download PDFInfo
- Publication number
- RU2014111160A RU2014111160A RU2014111160/28A RU2014111160A RU2014111160A RU 2014111160 A RU2014111160 A RU 2014111160A RU 2014111160/28 A RU2014111160/28 A RU 2014111160/28A RU 2014111160 A RU2014111160 A RU 2014111160A RU 2014111160 A RU2014111160 A RU 2014111160A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- geological
- geobodies
- model
- geological environment
- deterministic
- Prior art date
Links
- 238000003491 array Methods 0.000 claims abstract 22
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract 18
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract 8
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims abstract 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims 8
- 208000035126 Facies Diseases 0.000 claims 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims 5
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims 3
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims 2
- 102000010410 Nogo Proteins Human genes 0.000 claims 1
- 108010077641 Nogo Proteins Proteins 0.000 claims 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V20/00—Geomodelling in general
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/66—Subsurface modeling
- G01V2210/665—Subsurface modeling using geostatistical modeling
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
1. Машинореализованный способ для формирования детерминированной структуры для моделей геологической среды через детерминированную идентификацию дискретных геотел, при этом способ содержит этапы, на которых:- получают множество массивов изображений, ассоциированных с моделью геологической среды исследуемой объемной геологической области, которая включает в себя одно или более геотел, причем модель геологической среды основана на сейсмических данных, представляющих энергию, которая распространяется через исследуемую объемную геологическую область из одного или более источников энергии в один или более приемников энергии, причем сейсмические данные включают в себя одно или более, по меньшей мере, из одного стека выносов, по меньшей мере, одного стека углов или, по меньшей мере, одного стека азимутов, при этом отдельные из множества массивов изображений соответствуют различным доменам стеков;- выполняют одно или оба из улучшений обработки сигналов или спектрального разложения для одного или более частотных диапазонов во множестве массивов изображений, ассоциированных с моделью геологической среды исследуемой объемной геологической области;- идентифицируют одно или более дискретных представлений геотел в отдельных из множества массивов изображений посредством анализа одного или более из множества массивов изображений с использованием одной или обеих из сейсмостратиграфической аналитической технологии или сейсмогеоморфологической аналитической технологии, причем отдельные из одного или более представлений геотел соответствуют одному или более геотел, включенных в исследуемую объемную геол�
Claims (15)
1. Машинореализованный способ для формирования детерминированной структуры для моделей геологической среды через детерминированную идентификацию дискретных геотел, при этом способ содержит этапы, на которых:
- получают множество массивов изображений, ассоциированных с моделью геологической среды исследуемой объемной геологической области, которая включает в себя одно или более геотел, причем модель геологической среды основана на сейсмических данных, представляющих энергию, которая распространяется через исследуемую объемную геологическую область из одного или более источников энергии в один или более приемников энергии, причем сейсмические данные включают в себя одно или более, по меньшей мере, из одного стека выносов, по меньшей мере, одного стека углов или, по меньшей мере, одного стека азимутов, при этом отдельные из множества массивов изображений соответствуют различным доменам стеков;
- выполняют одно или оба из улучшений обработки сигналов или спектрального разложения для одного или более частотных диапазонов во множестве массивов изображений, ассоциированных с моделью геологической среды исследуемой объемной геологической области;
- идентифицируют одно или более дискретных представлений геотел в отдельных из множества массивов изображений посредством анализа одного или более из множества массивов изображений с использованием одной или обеих из сейсмостратиграфической аналитической технологии или сейсмогеоморфологической аналитической технологии, причем отдельные из одного или более представлений геотел соответствуют одному или более геотел, включенных в исследуемую объемную геологическую область;
- назначают фациальные распределения отдельным из множества массивов изображений, причем фациальные распределения включают в себя пространственно-описательные значения и/или свойства породы, назначаемые идентифицированным одному или более представлений геотел, на основе одного или обоих из скважинных данных и/или геофизического моделирования;
- формируют детерминированную структуру модели геологической среды на основе агрегирования фациальных распределений, причем детерминированная структура является матрицей, ассоциированной с моделью геологической среды, которая охватывает часть или всю модель геологической среды, и включает в себя отдельные из идентифицированных одного или более представлений геотел и одной или более неопределенных областей; и
- идентифицируют один или более стратиграфических разрывов в детерминированной структуре модели геологической среды, причем один или более стратиграфических разрывов не имеют идентифицированных представлений геотел.
2. Способ по п.1, в котором идентификация одного или более дискретных представлений геотел включает в себя этап, на котором идентифицируют один или более стратиграфических рисунков в данном массиве изображений из анимации, содержащей последовательность кадров, извлекаемых из данного массива изображений, причем отдельный кадр включает в себя один срез через данный массив изображений или оптический стековый массив, ассоциированный с данным массивом изображений.
3. Способ по п.2, в котором идентификация одного или более стратиграфических рисунков в данном массиве изображений включает себя этап, на котором интерпретируют данный массив изображений на основе анализа срезов через данный массив изображений или оптические стековые массивы, ассоциированные с данным массивом изображений.
4. Способ по п.2, в котором идентификация одного или более стратиграфических рисунков из анимации включает в себя этап, на котором идентифицируют изменения между последовательными кадрами анимации.
5. Способ по п.4, в котором изменения между последовательными кадрами анимации включают в себя геотела, имеющие различные скорости перемещения между последовательными кадрами.
6. Способ по п.2, в котором оптический стековый массив включает в себя два или более срезов через данный массив изображений.
7. Способ по п.6, в котором непрозрачность двух или более из срезов оптического стекового массива регулируется таким образом, что геотела нарушают пороговое значение непрозрачности.
8. Способ по п.2, дополнительно содержащий этап, на котором нивелируют рисунки распределения шумов посредством фильтрации одного или более отдельных из множества массивов изображений, срезов через отдельные из множества массивов изображений или оптические стековые массивы, ассоциированные с отдельными из множества массивов изображений.
9. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором назначают доверительный уровень интерпретации отдельным из идентифицированных одного или более представлений геотел, при этом доверительный уровень интерпретации для данного представления геотел служит признаком доверия в пространственно-описательных значениях и/или свойствах породы, ассоциированных с данным представлением геотел.
10. Машинореализованный способ для формирования гибридных детерминированных геостатистических моделей геологической среды посредством заполнения стратиграфических разрывов в детерминированных структурах с использованием геостатистической информации и/или инверсии сейсморазведочных данных, при этом способ содержит этапы, на которых:
- получают детерминированную структуру, ассоциированную с моделью геологической среды исследуемой объемной геологической области, которая включает в себя одно или более геотел, причем модель геологической среды основана на измеренных сейсмических данных, представляющих энергию, которая распространяется через исследуемую объемную геологическую область из одного или более источников энергии в один или более приемников энергии, причем измеренные сейсмические данные включают в себя одно или более, по меньшей мере, из одного стека выносов, по меньшей мере, одного стека углов или, по меньшей мере, одного стека азимутов, причем детерминированная структура является матрицей, ассоциированной с моделью геологической среды, которая охватывает часть или всю модель геологической среды;
- идентифицируют набор из одного или более представлений геотел, ассоциированных с исследуемой объемной геологической областью, причем отдельные из представлений геотел в наборе стохастически извлекаются и представляют отдельные из одного или более геотел, включенных в исследуемую объемную геологическую область, причем набор из одного или более представлений геотел составлен на основе геостатистической технологии с использованием одного или обоих из скважинных данных или интерпретированных динамических данных добычи;
- формируют начальную гибридную детерминированную геостатистическую модель геологической среды посредством заполнения одного или более стратиграфических разрывов в детерминированной структуре модели геологической среды отдельными представлениями геотел в наборе, причем отдельные из одного или более стратиграфических разрывов являются областями детерминированной структуры, которые не имеют представлений геотел;
- формируют синтетическую сейсмическую реакцию начальной гибридной детерминированной геостатистической модели геологической среды для сравнения с измеренными сейсмическими данными, при этом сравнение упрощает проверку правдоподобности начальной гибридной детерминированной геостатистической модели геологической среды;
- итеративно уточняют начальную гибридную детерминированную геостатистическую модель геологической среды, чтобы получать набор окончательных гибридных детерминированных геостатистических моделей геологической среды, причем уточнение основано на последовательных сравнениях между геологической сейсмической реакцией и синтетическими сейсмическими реакциями уточненных гибридных детерминированных геостатистических моделей геологической среды, при этом синтетическая сейсмическая реакция отдельных из набора окончательных гибридных детерминированных геостатистических моделей геологической среды аппроксимирует измеренные сейсмические данные; и
- выбирают репрезентативную гибридную детерминированную геостатистическую модель геологической среды из набора окончательных гибридных детерминированных геостатистических моделей геологической среды, причем репрезентативная гибридная детерминированная геостатистическая модель геологической среды имеет диапазон неопределенностей на основе одного или более, по меньшей мере, из одного параметра пластового резервуара или геологической правдоподобности.
11. Способ по п.10, дополнительно содержащий этап, на котором идентифицируют стратиграфические разрывы в детерминированной структуре посредством определения отдельных областей детерминированной структуры, которые не имеют представлений геотел.
12. Способ по п.10, в котором заполнение, по меньшей мере, одного из одного или более стратиграфических разрывов в детерминированной структуре основано на многоточечном статистическом потоке обработки.
13. Способ по п.10, дополнительно содержащий этап, на котором назначают доверительный уровень интерпретации отдельным из идентифицированного набора из одного или более представлений геотел, при этом доверительный уровень интерпретации для данного представления геотел служит признаком доверия в пространственно-описательных значениях и/или свойствах породы, ассоциированных с данным представлением геотел.
14. Способ по п.10, в котором формирование начальной гибридной детерминированной геостатистической модели геологической среды включает в себя этап, на котором назначают одно или оба из пространственно-описательных значений или свойств породы отдельным из представлений геотел, включенных в гибридную детерминированную геостатистическую модель геологической среды на основе одного или обоих из скважинных данных или геофизического моделирования.
15. Система, сконфигурированная с возможностью формировать детерминированную структуру для моделей геологической среды и формировать гибридные детерминированные геостатистические модели геологической среды, при этом система содержит:
- один или более процессоров, сконфигурированных с возможностью приводить в исполнение компьютерные программные модули, причем компьютерные программные модули содержат:
- модуль обработки массивов изображений, сконфигурированный с возможностью формировать или получать множество массивов изображений, ассоциированных с моделью геологической среды исследуемой объемной геологической области, которая включает в себя одно или более геотел, причем модель геологической среды основана на сейсмических данных, представляющих энергию, которая распространяется через исследуемую объемную геологическую область из одного или более источников энергии в один или более приемников энергии, причем сейсмические данные включают в себя одно или более, по меньшей мере, из одного стека выносов, по меньшей мере, одного стека углов или, по меньшей мере, одного стека азимутов, при этом отдельные из множества массивов изображений соответствуют различным доменам стеков;
- модуль идентификации геотел, сконфигурированный с возможностью идентифицировать одно или более дискретных представлений геотел в отдельных из множества массивов изображений посредством анализа одного или более из множества массивов изображений с использованием одной или обеих из сейсмостратиграфической аналитической технологии или сейсмогеоморфологической аналитической технологии, причем отдельные из одного или более представлений геотел соответствуют одному или более геотел, включенных в исследуемую объемную геологическую область;
- модуль назначения фациальных распределений, сконфигурированный с возможностью назначать фациальные распределения отдельным из множества массивов изображений, причем фациальные распределения включают в себя пространственно-описательные значения и/или свойства породы, назначаемые идентифицированным одному или более представлений геотел, на основе одного или обоих из скважинных данных и/или геофизического моделирования;
- модуль обработки структуры, сконфигурированный с возможностью формировать или получать детерминированную структуру модели геологической среды на основе агрегирования фациальных распределений, причем детерминированная структура является матрицей, ассоциированной с моделью геологической среды, которая охватывает часть или всю модель геологической среды, и включает в себя отдельные из идентифицированных одного или более представлений геотел и одного или более стратиграфических разрывов, причем отдельные из одного или более стратиграфических разрывов являются областями детерминированной структуры, которые не имеют представлений геотел;
- модуль обработки гибридных моделей, сконфигурированный с возможностью формировать или получать гибридную детерминированную геостатистическую модель геологической среды посредством заполнения отдельных из одного или более стратиграфических разрывов в детерминированной структуре отдельными из набора из одного или более представлений геотел, ассоциированных с исследуемой объемной геологической областью, причем отдельные из представлений геотел в наборе стохастически извлекаются и представляют отдельные из одного или более геотел, включенных в исследуемую объемную геологическую область, причем набор из одного или более представлений геотел составлен на основе геостатистической технологии с использованием одного или обоих из скважинных данных или интерпретированных динамических данных добычи; и
- модуль обработки синтетических сейсмических реакций, сконфигурированный с возможностью формировать или получать синтетическую сейсмическую реакцию гибридной детерминированной геостатистической модели геологической среды для сравнения с сейсмическими данными, чтобы проверять правдоподобность гибридной детерминированной геостатистической модели геологической среды.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US13/217,810 | 2011-08-25 | ||
| US13/217,810 US8843353B2 (en) | 2011-08-25 | 2011-08-25 | Hybrid deterministic-geostatistical earth model |
| PCT/US2012/030642 WO2013028234A1 (en) | 2011-08-25 | 2012-03-27 | Hybrid deterministic-geostatistical earth model |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2014111160A true RU2014111160A (ru) | 2015-09-27 |
Family
ID=47744870
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014111160/28A RU2014111160A (ru) | 2011-08-25 | 2012-03-27 | Гибридная детерминированная геостатистическая модель геологической среды |
Country Status (9)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8843353B2 (ru) |
| EP (1) | EP2748644B1 (ru) |
| CN (1) | CN103765245B (ru) |
| AU (1) | AU2012299424B2 (ru) |
| BR (1) | BR112014002535A2 (ru) |
| CA (1) | CA2846110A1 (ru) |
| NO (1) | NO2888204T3 (ru) |
| RU (1) | RU2014111160A (ru) |
| WO (1) | WO2013028234A1 (ru) |
Families Citing this family (46)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2009244726B2 (en) * | 2008-05-05 | 2014-04-24 | Exxonmobil Upstream Research Company | Modeling dynamic systems by visualizing and narrowing a parameter space |
| EP2359304B1 (en) | 2008-11-14 | 2020-04-01 | Exxonmobil Upstream Research Company | Forming a model of a subsurface region |
| FR2953039B1 (fr) * | 2009-11-26 | 2012-01-13 | Inst Francais Du Petrole | Methode d'exploitation d'un gisement petrolier par reconstruction de modele de reservoir |
| EP2507738B1 (en) | 2009-11-30 | 2019-05-01 | Exxonmobil Upstream Research Company | Adaptive newton's method for reservoir simulation |
| EP2564309A4 (en) | 2010-04-30 | 2017-12-20 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system for finite volume simulation of flow |
| CA2799504C (en) | 2010-05-28 | 2018-01-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for seismic hydrocarbon system analysis |
| CA2803066A1 (en) | 2010-07-29 | 2012-02-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Methods and systems for machine-learning based simulation of flow |
| WO2012015521A1 (en) | 2010-07-29 | 2012-02-02 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system for reservoir modeling |
| CA2805446C (en) | 2010-07-29 | 2016-08-16 | Exxonmobil Upstream Research Company | Methods and systems for machine-learning based simulation of flow |
| GB2502432B (en) | 2010-09-20 | 2018-08-01 | Exxonmobil Upstream Res Co | Flexible and adaptive formulations for complex reservoir simulations |
| EP2643790A4 (en) | 2010-11-23 | 2018-01-10 | Exxonmobil Upstream Research Company | Variable discretization method for flow simulation on complex geological models |
| US9489176B2 (en) | 2011-09-15 | 2016-11-08 | Exxonmobil Upstream Research Company | Optimized matrix and vector operations in instruction limited algorithms that perform EOS calculations |
| NO342738B1 (no) * | 2012-12-06 | 2018-08-06 | Roxar Software Solutions As | Fremgangsmåte og et system for å presentere seismisk informasjon |
| WO2014051904A1 (en) * | 2012-09-26 | 2014-04-03 | Exxonmobil Upstream Research Company | Conditional process-aided multiple-points statistics modeling |
| US10036829B2 (en) | 2012-09-28 | 2018-07-31 | Exxonmobil Upstream Research Company | Fault removal in geological models |
| WO2014099201A1 (en) | 2012-12-20 | 2014-06-26 | Exxonmobil Upstream Research Company | Geophysical modeling of subsurface volumes based on horizon extraction |
| US10073190B2 (en) | 2012-12-20 | 2018-09-11 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system for geophysical modeling of subsurface volumes based on computed vectors |
| WO2014099202A1 (en) | 2012-12-20 | 2014-06-26 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method and system for geophysical modeling of subsurface volumes based on label propagation |
| US10234583B2 (en) | 2012-12-20 | 2019-03-19 | Exxonmobil Upstream Research Company | Vector based geophysical modeling of subsurface volumes |
| US9575205B2 (en) * | 2013-01-17 | 2017-02-21 | Pgs Geophysical As | Uncertainty-based frequency-selected inversion of electromagnetic geophysical data |
| GB2512391B (en) * | 2013-03-28 | 2020-08-12 | Reeves Wireline Tech Ltd | Improved borehole log data processing methods |
| US10261215B2 (en) | 2013-04-02 | 2019-04-16 | Westerngeco L.L.C. | Joint inversion of geophysical attributes |
| MX2016000416A (es) * | 2013-09-03 | 2016-08-03 | Landmark Graphics Corp | Construccion de cuadricula global en areas con fallas inversas mediante un metodo de eliminacion de fallas optimizado. |
| US10385658B2 (en) | 2013-10-01 | 2019-08-20 | Landmark Graphics Corporation | In-situ wellbore, core and cuttings information system |
| US20150362623A1 (en) * | 2014-06-12 | 2015-12-17 | Westerngeco, Llc | Joint inversion of attributes |
| US9702996B2 (en) * | 2014-06-23 | 2017-07-11 | Chevron U.S.A. Inc. | Instantaneous isochron attribute-based geobody identification for reservoir modeling |
| US10319143B2 (en) | 2014-07-30 | 2019-06-11 | Exxonmobil Upstream Research Company | Volumetric grid generation in a domain with heterogeneous material properties |
| US10359523B2 (en) | 2014-08-05 | 2019-07-23 | Exxonmobil Upstream Research Company | Exploration and extraction method and system for hydrocarbons |
| US10221659B2 (en) * | 2014-10-08 | 2019-03-05 | Chevron U.S.A. Inc. | Automated well placement for reservoir evaluation |
| US9581710B2 (en) * | 2014-10-24 | 2017-02-28 | Westerngeco L.L.C. | Three-dimensional rock properties using cross well seismic |
| WO2016069171A1 (en) | 2014-10-31 | 2016-05-06 | Exxonmobil Upstream Research Company | Handling domain discontinuity in a subsurface grid model with the help of grid optimization techniques |
| CA2961923A1 (en) | 2014-10-31 | 2016-05-06 | Exxonmobil Upstream Research Company | Managing discontinuities in geologic models |
| EP3213125A1 (en) | 2014-10-31 | 2017-09-06 | Exxonmobil Upstream Research Company Corp-urc-e2. 4A.296 | Methods to handle discontinuity in constructing design space for faulted subsurface model using moving least squares |
| US10753918B2 (en) * | 2014-12-15 | 2020-08-25 | Saudi Arabian Oil Company | Physical reservoir rock interpretation in a 3D petrophysical modeling environment |
| US10082588B2 (en) | 2015-01-22 | 2018-09-25 | Exxonmobil Upstream Research Company | Adaptive structure-oriented operator |
| WO2016171778A1 (en) | 2015-04-24 | 2016-10-27 | Exxonmobil Upstream Research Company | Seismic stratigraphic surface classification |
| CN107870360A (zh) * | 2016-09-28 | 2018-04-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 地震沉积演化动画生成方法及装置 |
| WO2018118733A2 (en) * | 2016-12-19 | 2018-06-28 | Schlumberger Technology Corporation | Cloud framework system |
| HUE064459T2 (hu) | 2016-12-23 | 2024-03-28 | Exxonmobil Technology & Engineering Company | Eljárás és rendszer stabil és hatékony tározó szimulációhoz stabilitási proxyk alkalmazásával |
| WO2019212826A1 (en) * | 2018-04-30 | 2019-11-07 | Exxonmobil Upstream Research Company (Emhc-N1-4A-607) | Methods and systems for reference-based inversion of seismic image volumes |
| EP3850402A1 (en) | 2018-09-14 | 2021-07-21 | Exxonmobil Upstream Research Company (EMHC-N1-4A-607) | Reservoir characterization utilizing inversion of resampled seismic data |
| WO2020117235A1 (en) * | 2018-12-06 | 2020-06-11 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods and systems for processing borehole dispersive waves with a physics-based machine learning analysis |
| WO2021026545A1 (en) | 2019-08-06 | 2021-02-11 | Exxonmobil Upstream Research Company | Petrophysical inversion with machine learning-based geologic priors |
| US11650349B2 (en) * | 2020-07-14 | 2023-05-16 | Saudi Arabian Oil Company | Generating dynamic reservoir descriptions using geostatistics in a geological model |
| US11867857B2 (en) * | 2021-07-13 | 2024-01-09 | Saudi Arabian Oil Company | Method and system for updating a seismic velocity model |
| US12379514B2 (en) * | 2022-03-14 | 2025-08-05 | Cgg Services Sas | System and method for elastic full waveform inversion and imaging |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6754588B2 (en) * | 1999-01-29 | 2004-06-22 | Platte River Associates, Inc. | Method of predicting three-dimensional stratigraphy using inverse optimization techniques |
| US6480790B1 (en) * | 1999-10-29 | 2002-11-12 | Exxonmobil Upstream Research Company | Process for constructing three-dimensional geologic models having adjustable geologic interfaces |
| US6370491B1 (en) * | 2000-04-04 | 2002-04-09 | Conoco, Inc. | Method of modeling of faulting and fracturing in the earth |
| FR2808336B1 (fr) * | 2000-04-26 | 2002-06-07 | Elf Exploration Prod | Methode d'interpretation chrono-stratigraphique d'une section ou d'un bloc sismique |
| US7415401B2 (en) * | 2000-08-31 | 2008-08-19 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for constructing 3-D geologic models by combining multiple frequency passbands |
| US20030182093A1 (en) * | 2002-03-25 | 2003-09-25 | Jones Thomas A. | Controlling azimuthally varying continuity in geologic models |
| AU2003263015B2 (en) * | 2002-09-26 | 2009-01-22 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for performing stratigraphically-based seed detection in a 3-D seismic data volume |
| US20060041409A1 (en) * | 2004-08-20 | 2006-02-23 | Chevron U.S.A. Inc. | Method for making a reservoir facies model utilizing a training image and a geologically interpreted facies probability cube |
| GB2419196B (en) * | 2004-10-13 | 2007-03-14 | Westerngeco Ltd | Processing data representing energy propagating through a medium |
| FR2885227B1 (fr) * | 2005-04-29 | 2007-06-29 | Inst Francais Du Petrole | Methode d'interpretation sedimentologique par estimation de differents scenarios chronologiques de mise en place des couches sedimentaires |
| US7764573B2 (en) * | 2006-04-11 | 2010-07-27 | Shell Oil Company | Method of processing seismic data and method of producing a mineral hydrocarbon fluid and a computer program product |
| US7254091B1 (en) * | 2006-06-08 | 2007-08-07 | Bhp Billiton Innovation Pty Ltd. | Method for estimating and/or reducing uncertainty in reservoir models of potential petroleum reservoirs |
| CA2723951C (en) * | 2008-05-22 | 2016-12-06 | Exxonmobil Upstream Research Company | Seismic horizon skeletonization |
| US8095345B2 (en) * | 2009-01-20 | 2012-01-10 | Chevron U.S.A. Inc | Stochastic inversion of geophysical data for estimating earth model parameters |
| US8902711B2 (en) * | 2009-11-11 | 2014-12-02 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for analyzing and transforming geophysical and petrophysical data |
| FR2953039B1 (fr) * | 2009-11-26 | 2012-01-13 | Inst Francais Du Petrole | Methode d'exploitation d'un gisement petrolier par reconstruction de modele de reservoir |
| US8660798B2 (en) * | 2010-02-25 | 2014-02-25 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for attenuating aliasing in seismic data caused by acquisition geometry |
| CN102147479B (zh) * | 2011-01-11 | 2013-05-29 | 中国海洋石油总公司 | 一种储层空间物性参数的建模方法 |
-
2011
- 2011-08-25 US US13/217,810 patent/US8843353B2/en active Active
-
2012
- 2012-03-27 WO PCT/US2012/030642 patent/WO2013028234A1/en not_active Ceased
- 2012-03-27 CN CN201280041316.4A patent/CN103765245B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2012-03-27 CA CA2846110A patent/CA2846110A1/en not_active Abandoned
- 2012-03-27 AU AU2012299424A patent/AU2012299424B2/en active Active
- 2012-03-27 RU RU2014111160/28A patent/RU2014111160A/ru not_active Application Discontinuation
- 2012-03-27 BR BR112014002535A patent/BR112014002535A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2012-03-27 EP EP12825852.2A patent/EP2748644B1/en active Active
-
2013
- 2013-07-22 NO NO13745518A patent/NO2888204T3/no unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP2748644A1 (en) | 2014-07-02 |
| AU2012299424B2 (en) | 2014-12-04 |
| NO2888204T3 (ru) | 2018-06-30 |
| AU2012299424A1 (en) | 2014-02-20 |
| WO2013028234A1 (en) | 2013-02-28 |
| CN103765245B (zh) | 2016-10-12 |
| CA2846110A1 (en) | 2013-02-28 |
| EP2748644A4 (en) | 2015-10-28 |
| BR112014002535A2 (pt) | 2017-03-14 |
| CN103765245A (zh) | 2014-04-30 |
| US8843353B2 (en) | 2014-09-23 |
| US20130054201A1 (en) | 2013-02-28 |
| EP2748644B1 (en) | 2017-09-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2014111160A (ru) | Гибридная детерминированная геостатистическая модель геологической среды | |
| US11313994B2 (en) | Geophysical deep learning | |
| US11668853B2 (en) | Petrophysical inversion with machine learning-based geologic priors | |
| US11048000B2 (en) | Seismic image data interpretation system | |
| ES2965985T3 (es) | Método implementado por ordenador para generar un modelo de roca y/o fluido de subsuelo de un dominio determinado | |
| Wang et al. | Source characteristics and geological implications of the January 2016 induced earthquake swarm near Crooked Lake, Alberta | |
| US7127353B2 (en) | Method and apparatus for imaging permeability pathways of geologic fluid reservoirs using seismic emission tomography | |
| Eisner et al. | Uncertainties in passive seismic monitoring | |
| US7706981B2 (en) | Method for generating reservoir models utilizing synthetic stratigraphic columns | |
| CA3153910C (en) | SYSTEMS AND METHODS FOR IDENTIFYING GEOSTRUCTURAL PROPERTIES ACCORDING TO POSITION IN AN UNDERGROUND REGION OF INTEREST | |
| US20250258310A1 (en) | Reflection seismology inversion with quality control | |
| CN104520733A (zh) | 地震正交分解属性 | |
| Calderoni et al. | Investigating spectral estimates of stress drop for small to moderate earthquakes with heterogeneous slip distribution: Examples from the 2016–2017 Amatrice earthquake sequence | |
| RU2563323C1 (ru) | Способ реконструкции тонкой структуры геологического объекта и прогноза его флюидонасыщения | |
| Singh et al. | Elastic FWI for orthorhombic media with lithologic constraints applied via machine learning | |
| Krawczyk et al. | Seismic and sub-seismic deformation prediction in the context of geological carbon trapping and storage | |
| EP4478094A1 (en) | Continuous source reflection seismology framework | |
| EP3948360A1 (en) | Low-frequency seismic survey design | |
| Foulger et al. | Earthquakes and errors: Methods for industrial applications | |
| CN110941029A (zh) | 一种涉及地质戴帽的速度建模方法 | |
| Wege et al. | Field and Synthetic Waveform Tests on Using Large‐Offset Seismic Streamer Data to Derive Shallow Seabed Shear‐Wave Velocity and Geotechnical Properties | |
| Dang et al. | Gas-bearing prediction of tight clastic rock reservoirs based on random forest-modern temporal convolutional network | |
| Le Calvez et al. | Combining surface and downhole microseismic monitoring: a multi-well completion in Oman | |
| Marroquín | Automated seismic facies for data integration: An example from Fort Worth Basin, Texas (USA) | |
| Chakravarty | Unsupervised Learning-Based Analysis of Hydraulic Fracturing-Induced Seismicity |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FA94 | Acknowledgement of application withdrawn (non-payment of fees) |
Effective date: 20170222 |