کانال‌ها یکی از مهمترین پدیده‌های مورفولوژیک چینه ای به حساب می آیند. اگر کانال‌ها در موقعیت مناسبی مانند محصور شدن در یک فضای ناتراوا قرار گیرند، می‌توانند مکان مناسبی جهت تجمع هیدروکربن باشند؛ از این جهت شناسایی کانال‌ها دارای اهمیت می‌باشد. ابزارهای متفاوتی مانند فیل چکیده کامل
کانال‌ها یکی از مهمترین پدیده‌های مورفولوژیک چینه ای به حساب می آیند. اگر کانال‌ها در موقعیت مناسبی مانند محصور شدن در یک فضای ناتراوا قرار گیرند، می‌توانند مکان مناسبی جهت تجمع هیدروکربن باشند؛ از این جهت شناسایی کانال‌ها دارای اهمیت می‌باشد. ابزارهای متفاوتی مانند فیلترها، نشانگرهای لرزه‌ای، شبکه‌های عصبی مصنوعی و نشانگرهای چندگانه، در این راستا نقش مهمی ایفا کرده‌اند. در این مقاله از مکعب هدایت شیب، فیلتر شیب میانه، فیلتر انتشار و فیلتر بهبود گسل یا لبه استفاده شده است. همچنین ابتدا به بررسی نشانگرهای لرزه‌ای متفاوتی مانند نشانگر تشابه، بافت، تجزیه طیفی، انرژی و شیب قطبی پرداخته شده است. سپس با شناسایی نشانگرهای مناسب، کار شناسایی کانال‌ها بر روی داده لرزه‌ای واقعی F3 از قسمت هلندی دریای شمال، صورت گرفته است. برای شناسایی و آشکارسازی کانال موجود در داده واقعی، از روش ترکیب نشانگرهای لرزه‌ای توسط شبکه‌های عصبی نظارت شده پرسپترون چندلایه و ایجاد نشانگرهای چندگانه، و مجددا ترکیب نشانگرهای چندگانه ایجاد شده در طول کانال و استفاده از نقاط تفسیر کانالی متفاوت، به جهت حذف تاثیر تغییرات رخساره در شناسایی کانال، استفاده شده است. از جمله مزایا و دلایل استفاده از این نوع شبکه عصبی (نظارت شده)، که باعث افزایش تاثیرگذاری شبکه عصبی و بهبود نتیجه شده است، توانایی آموزش شبکه با تعیین نقاط کانال و غیرکانال بوده است که در این مقاله از آن استفاده گردیده است. در نهایت، با بکارگیری روش‌های ذکر شده، شناسایی کانال مورد بررسی در داده لرزه‌ای فوق بهبود یافته است، و کانال با کیفیت مناسبی در تمام طول آن آشکارسازی و استخراج شده است.
پرونده مقاله
شناخت گسل‌ها و بررسی سیر تکاملی آنها از اهمیت ویژه‌ای در اکتشاف و توسعه منابع هیدروکربوری برخوردار است. موفقيت در اكتشاف و توسعه ميادین هيدروكربوري، مستلزم شناسايي دقيق سيستم‌هاي نفتي منطقه بوده و در اين راستا يكي از مهمترين مسائل شناسايي گسل‌ها و نحوه گسترش آنها، به ع چکیده کامل
شناخت گسل‌ها و بررسی سیر تکاملی آنها از اهمیت ویژه‌ای در اکتشاف و توسعه منابع هیدروکربوری برخوردار است. موفقيت در اكتشاف و توسعه ميادین هيدروكربوري، مستلزم شناسايي دقيق سيستم‌هاي نفتي منطقه بوده و در اين راستا يكي از مهمترين مسائل شناسايي گسل‌ها و نحوه گسترش آنها، به عنوان مجراي اصلي مهاجرت سيال، مخصوصا در نواحي عميق‌تر مي‌باشد. گسل ها و شكستگي ها نقش مهمي را در ايجاد بخش هايي با تخلخل و تراوايي زياد و قطع سنگ مخزني و پوشش در مسيرهاي مهاجرت سيال ايفا مي كنند. علاوه بر اینها برای بیشینه کردن برداشت هیدروکربور از مخزن و نیز کاهش خطر پذیری حفاری، ضروری است تا اطلاعات مناسبی از هندسه و طبیعت گسل‌های مخزن به دست آورده شود.
در این مقاله هدف بررسی کارایی ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ردیابی خودکار احتمال گسل در شناسایی و تفسیر گسل‌ها در داده لرزه‌ای می‌باشد. ابتدا با استفاده از قابلیت هدایت شیب نرم‌افزار، فیلتر مورد نظر اولیه که برای شناسایی دقیق شیب ساختارها و پدیده‌های موجود در داده می‌باشد، طراحی و اعمال گردیده است. سپس با طراحی و اعمال فیلترهای مناسب، داده لرزه‌ای بهبود یافته است. پس از آن نشانگرهای لرزه‌ای مناسب برای شناسایی گسل‌ها از داده لرزه‌ای سه بعدی، شناسایی و محاسبه شده‌اند. با انتخاب نقاط نمونه برای دو کلاس گسل و غیر گسل از داده، شبکه عصبی نظارت شده با استفاده از نشانگرهای منتخب تشکیل شده و پس از آموزش بهینه شبکه، خروجی مناسب از شبکه ایجاد گردیده است. سپس خروجی شبکه عصبی به عنوان ورودی برای الگوریتم ردیابی خودکار احتمال گسل نازک شده، استفاده شده است. خروجی این قسمت شامل حجم احتمال گسل‌های ردیابی شده، ارائه و نمایش داده شده است. در نهایت با استفاده از ابزارهای زیرمجموعه قسمت احتمال گسل، و تنظیمات پارامترهای آن به صورت بهینه، صفحات گسل سه بعدی به صورت خودکار استخراج و تفسیر گردیده‌اند.
پرونده مقاله
