مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ انگلیسی

Elastic–Electrical Analysis for Low-Resistivity Pay Reservoirs

Elastic–Electrical Analysis for Low-Resistivity Pay Reservoirs

چکیده مقاله

Low resistivity pay LRP reservoirs pose significant challenges for hydrocarbon identification due to subdued resistivity responses caused by conductive minerals, dispersed clays, or saline formation water, which obscure fluid and lithology contrasts Conventional elastic parameters such as acoustic impedance AI and the Vp/Vs ratio are widely used for lithology discrimination and reservoir characterization, but their application is often limited by the absence of shear wave velocity Vs data and by reduced resistivity contrast in LRPs This study introduces two novel parameters derived from porosity resistivity relationships: Poro Resistivity PR , an AI equivalent, and EPR Exp Porosity/Resistivity , a Vp/Vs equivalent Using well logs from three wells in the Northern Gulf of Mexico, we demonstrate that PR correlates strongly with AI correlation up to 0 85 and exhibits enhanced sensitivity to subtle lithological variations, while EPR maintains a near linear relationship with Vp/Vs, enabling reliable elastic property substitution in the absence of Vs measurements Rock physics modeling validates the lithology interpretations and confirms the robustness of PR and EPR in differentiating clean sands, shaly sands, and non reservoir intervals The results indicate that PR and EPR can effectively replace AI and Vp/Vs for lithology discrimination and reservoir detection in LRP settings, offering a practical, data driven solution for improved characterization in wells with incomplete log suites or ambiguous resistivity responses

کلیدواژه‌ها

acoustic impedance Vp/Vs ratio lithology discrimination porosity-resistivity Low-resistivity pay Low resistivity pay porosity resistivity

نویسندگان

تصویر Saeed Aftab

Saeed Aftab

Faculty of Mining engineering, Tabriz university of Technology

شیوه ارجاع

Aftab, Saeed and Hamidzadeh Moghadam, Rasoul,1404,Elastic–Electrical Analysis for Low-Resistivity Pay Reservoirs,The 7th Applied Geophysics Conference in Oil Exploration,Tehran

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات هفتمین کنفرانس ژئوفیزیک کاربردی در اکتشاف نفت مجموعه مقالات هفتمین کنفرانس ژئوفیزیک کاربردی در اکتشاف نفت23 مهر 1404 · تهران
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۵۰۸ مشاهده

AI-based Fault Detection in Synthetic Seismic Data for Hydrocarbon Exploration

Automatic fault detection in seismic data is pivotal for advancing hydrocarbon exploration and geologica…

hydrocarbon explorationartificial intelligenceRandom Forest
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۳۱۹ مشاهده

مروری بر کاربرد هوش مصنوعی در پردازش داده های لرزه ای و چاه نگاری

صنعت نفت برای تحلیل داده های پیچیده زمین شناسی و ژئوفیزیکی نیازمند رویکردهای نوین و هوشمند است در این پژ…

هوش مصنوعییادگیری ماشینیادگیری عمیق
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۳۱۳ مشاهده

تشخیص هندسه گسل با استفاده از نشانگرهای لرزه ای و روش های هوشمند

شناسایی دقیق هندسه گسل ها یکی از مراحل کلیدی در تفسیر داده های لرزه ای و ارزیابی ساختارهای زیرسطحی در اک…

جنگل تصادفی (RF)نشانگرهای لرزه ایSVM
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۸۵ مشاهده

بررسی خطر سونامی های محتمل ناشی از زمین لغزش زیردریایی در مکران غربی با استفاده از داده های لرزه ای بازتابی

این مقاله با تکیه بر داده های لرزه ای بازتابی، به بررسی خطر سونامی های ناشی از زمین لغزش های زیردریایی د…

سونامیزمین لغزش زیردریاییمدلسازی عددی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۷۰ مشاهده

یکپارچه سازی توصیف و مدیریت مخزن در توسعه راهبردهای ازدیاد برداشت نفت

توصیف و مدیریت مخزن از ارکان اساسی در بهینه سازی برداشت هیدروکربن، به ویژه در چارچوب راهبردهای ازدیاد بر…

توصیف مخزنتحلیل پتروفیزیکیازیاد برداشت نفت
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۵۷ مشاهده

Physics-guided machine learning for acoustic impedance inversion: a comparative study of MLFN and RBFN in data-constrained in an oilfield using rock physics-based pseudo-wells

Accurate prediction of subsurface acoustic impedance is a cornerstone of seismic reservoir characterizat…

acoustic impedancerock physics modelingmachine learning