[en] POROSITY ESTIMATION FROM SEISMIC ATTRIBUTES WITH SIMULTANEOUS CLASSIFICATION OF SPATIALLY STRUCTURED LATENT FACIES

[pt] PREDIÇÃO DE POROSIDADE A PARTIR DE ATRIBUTOS SÍSMICOS COM CLASSIFICAÇÃO SIMULTÂNEA DE FACIES GEOLÓGICAS LATENTES EM ESTRUTURAS ESPACIAIS

[pt] LUIZ ALBERTO BARBOSA DE LIMA

[pt] VARIAVEIS LATENTES

[pt] APRENDIZADO TRANSDUTIVO

[pt] APRENDIZADO SEMI-SUPERVISIONADO

[pt] CONDITIONAL RANDOM FIELD

[pt] CLASSIFICACAO DE FACIES GEOLOGICAS

[pt] ESTIMATIVA DE POROSIDADE

[en] LATENT VARIABLES

[en] TRANSDUCTIVE LEARNING

[en] SEMI-SUPERVISED LEARNING

[en] CONDITIONAL RANDOM FIELD

[en] GEOLOGICAL FACIES CLASSIFICATION

[en] POROSITY ESTIMATION

[pt] Predição de porosidade em reservatórios de óleo e gás representa em uma tarefa crucial e desafiadora na indústria de petróleo. Neste trabalho é proposto um novo modelo não-linear para predição de porosidade que trata fácies sedimentares como variáveis ocultas ou latentes. Esse modelo, denominado Transductive Conditional Random Field Regression (TCRFR), combina com sucesso os conceitos de Markov random fields, ridge regression e aprendizado transdutivo. O modelo utiliza volumes de impedância sísmica como informação de entrada condicionada aos valores de porosidade disponíveis nos poços existentes no reservatório e realiza de forma simultânea e automática a classificação das fácies e a estimativa de porosidade em todo o volume. O método é capaz de inferir as fácies latentes através da combinação de amostras precisas de porosidade local presentes nos poços com dados de impedância sísmica ruidosos, porém disponíveis em todo o volume do reservatório. A informação precisa de porosidade é propagada no volume através de modelos probabilísticos baseados em grafos, utilizando conditional random fields. Adicionalmente, duas novas técnicas são introduzidas como etapas de pré-processamento para aplicação do método TCRFR nos casos extremos em que somente um número bastante reduzido de amostras rotuladas de porosidade encontra-se disponível em um pequeno conjunto de poços exploratórios, uma situação típica para geólogos durante a fase exploratória de uma nova área. São realizados experimentos utilizando dados de um reservatório sintético e de um reservatório real. Os resultados comprovam que o método apresenta um desempenho consideravelmente superior a outros métodos automáticos de predição em relação aos dados sintéticos e, em relação aos dados reais, um desempenho comparável ao gerado por técnicas tradicionais de geo estatística que demandam grande esforço manual por parte de especialistas.

[en] Estimating porosity in oil and gas reservoirs is a crucial and challenging task in the oil industry. A novel nonlinear model for porosity estimation is proposed, which handles sedimentary facies as latent variables. It successfully combines the concepts of conditional random fields (CRFs), transductive learning and ridge regression. The proposed Transductive Conditional Random Field Regression (TCRFR) uses seismic impedance volumes as input information, conditioned on the porosity values from the available wells in the reservoir, and simultaneously and automatically provides as output the porosity estimation and facies classification in the whole volume. The method is able to infer the latent facies states by combining the local, labeled and accurate porosity information available at well locations with the plentiful but imprecise impedance information available everywhere in the reservoir volume. That accurate information is propagated in the reservoir based on conditional random field probabilistic graphical models, greatly reducing uncertainty. In addition, two new techniques are introduced as preprocessing steps for the application of TCRFR in the extreme but realistic cases where just a scarce amount of porosity labeled samples are available in a few exploratory wells, a typical situation for geologists during the evaluation of a reservoir in the exploration phase. Both synthetic and real-world data experiments are presented to prove the usefulness of the proposed methodology, which show that it outperforms previous automatic estimation methods on synthetic data and provides a comparable result to the traditional manual labored geostatistics approach on real-world data.

MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO

MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO

MARCELO GATTASS

VALMIR CARNEIRO BARBOSA

RUY LUIZ MILIDIU

JOAO FELIPE COIMBRA LEITE COSTA

LUIZ EDUARDO SEABRA VARELLA

2018-04-26

2017-02-17

[pt] TEXTO

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INGLÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33718@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33718@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33718