Predictive coherency

Abstract

Detection and interpretation of fault systems are crucial to seismic interpretation and reservoir characterization. We introduce a new attribute that aims at detecting faults while preserving fault information and handling its local variations. First we use predictive painting to form a structural prediction of seismic events from neighboring traces. Then we compute prediction residuals and find the smallest prediction-error interval at each point that is the best representative of fault information at that point. In comparison with other fault attributes, such as classic coherency or similarity, predictive coherency allows for a balance between highlighting of faults and protection of fault information and its local variations. To asses performance of the proposed attribute in highlighting faults, we compared results from our attribute with analogous attributes over the same dataset. The comparison demonstrates the effectiveness of fault detection using predictive coherency.

Suavização De Dados De Amplitude Através De Difusão Anisotrópica Com Preservação De Feições Sísmicas

“…Apesar de terem sido propostos há bastante tempo, estes atributos ainda são amplamente utilizados para visualização de falhas e outras características estratigráficas. Os atributos de cubo de coerência por correlação cruzada, semelhança e a autoestrutura são conhecidos na literatura como as três gerações de atributos de coerência (5). As três seções a seguir descrevem estas linhas de pesquisa e em seguida são apresentadas as demais abordagens.…”

“…Este volume predito é utilizado para o cálculo do atributo de falha chamado de coerência preditiva. O método consiste em analisar a diferença entre o volume de entrada (dado original) e o volume resultante do método de predição (5).…”

“…37 2.12 Resultados das curvaturas máxima e mínima utilizando as cristas e vales como atributos identificadores de horizontes (4). 37 2.13 Seção vertical do dado de amplitude de entrada (5). 38 2.14 O atributo de cubo de coerência obtido para uma seção vertical (5).…”

“…39 2. 16 Resultado obtido para o método proposto para a coerência preditiva (5). 39 2.17 Operadores de primeira e segunda ordem para detecção de arestas 40 2.18 Variação de amplitude ao longo de um horizonte em um dado sintético (6).…”