مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ انگلیسی

High-Resolution Oil Field Imaging Using Unstructured Meshing in Crosswell Traveltime Tomography

High-Resolution Oil Field Imaging Using Unstructured Meshing in Crosswell Traveltime Tomography

چکیده مقاله

Crosswell traveltime tomography is employed to reconstruct subsurface velocity fields in a synthetic oil field model, evaluating the performance of unstructured triangular meshing The simulation framework utilizes a layered subsurface with a localized velocity anomaly, generating synthetic traveltime data with realistic noise characteristics Forward modeling employs a fine unstructured mesh to ensure accurate wave propagation, while inversion uses a coarser adaptive mesh to resolve geological features The conjugate gradient method with Tikhonov regularization produces velocity models that effectively capture the layered structure and anomaly, as validated by low misfit values and robust data fit metrics Visualizations of apparent velocity matrices, misfit distributions, and ray coverage reveal high reconstruction accuracy in data sensitive regions, with limitations near domain boundaries The unstructured meshing approach demonstrates superior adaptability to complex geological structures compared to rigid grids, offering enhanced resolution at a balanced computational cost These findings highlight the potential of unstructured meshes for improving geophysical imaging in reservoir characterization, with implications for optimizing subsurface exploration techniques

کلیدواژه‌ها

traveltime tomography unstructured meshing geophysical imaging velocity structures reservoir characterization

نویسندگان

تصویر Amir Yazdanpanah

Amir Yazdanpanah

School of Mining Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran

تصویر Mohammad Karami

Mohammad Karami

Institute of Geophysics, University of Tehran, Tehran, Iran

تصویر Muhammed Hossein Mousavi

Muhammed Hossein Mousavi

Department of Physics Education, Farhangian University, P O Box ۱۴۶۶۵ ۸۸۹, Tehran, Iran

تصویر Zahra Khalili

Zahra Khalili

Department of Physics, Faculty of Science, Arak University, Arak ۳۸۴۸۱۷۷۵۸, Iran

شیوه ارجاع

Yazdanpanah, Amir and Karami, Mohammad and Mousavi, Muhammed Hossein and Khalili, Zahra,1404,High-Resolution Oil Field Imaging Using Unstructured Meshing in Crosswell Traveltime Tomography,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