ਭੰਡਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਫੇਸੀਜ਼ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਜੀਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਅਤੇ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਰੋਵਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਪੋਰੋਸਿਟੀ, ਪਾਰਮੇਬਿਲਿਟੀ, ਵਾਟਰ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ) ਦੀ 3D ਵੰਡ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ
• ਫੇਸ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਵੈਰੀਓਗਰਾਮ, ਕ੍ਰੀਗਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਫੈਲਾਅ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਤੁਲਨ, ਚੰਗੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਭੰਡਾਰ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਕਿਸੇ ਤੇਲ ਜਾਂ ਗੈਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਦਾ ਇੱਕ 3D ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਭੰਡਾਰ ਦੀ ਚੱਟਾਨ ਕਿੱਥੇ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੰਨੀ ਪੋਰਸ ਹੈ (ਪੋਰੋਸਿਟੀ), ਕਿੰਨੀ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤਰਲ ਵਹਿੰਦਾ ਹੈ (ਪਾਰਗਮੇਏਬਿਲਟੀ/ਪਰਮੇਬਿਲਟੀ), ਅਤੇ ਕਿੰਨੇ ਪੋਰ ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ (1 - ਪਾਣੀ ਦੀ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ) ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਖੂਹ ਡ੍ਰਿਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ; ਖੂਹਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਖਾਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਭਰੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਭੰਡਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਖੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂ ਮਾਪ ਲੈ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰਕ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਵਾਲੀਅਮ ਤੱਕ ਵਧਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰਸਾਰ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨ (ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸ਼ਾਖਾ ਜੋ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਕਰਦੇ ਹਨ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਨਾ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ ਸਿਧਾਂਤ: ਹਰ ਖੂਹ ਤੋਂ ਖੂਹ ਦਾ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਸਲ ਨਹੀਂ; ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰੀਰਕ ਸੰਤੁਲਨ ਦੁਆਰਾ ਪਰਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ

• ਫੇਸੀਜ਼: ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਚੱਟਾਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਸ ਜਮਾਂ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਦੀ ਚੈਨਲ ਰੇਤ, ਸਮੁੰਦਰੀ ਸ਼ੈਲ, ਰੀਫ ਚੂਨਾ ਪੱਥਰ)। ਜਲ ਭੰਡਾਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਫੇਸਿਸ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ: ਚੈਨਲ ਰੇਤ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਕਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ੈਲ ਨਹੀਂ।
• ਵੇਰੀਓਗਰਾਮ: ਸਥਾਨਿਕ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਪ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਵਧਣ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਮਾਨਤਾ ਕਿਵੇਂ ਘਟਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਜੀਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਦਾ ਮੂਲ ਸਾਧਨ ਹੈ।
• ਕ੍ਰਿਗਿੰਗ: ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਜੋ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੇਰੀਓਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਮੂਨਾ ਰਹਿਤ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਮੁੱਲ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ।
• ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "ਵਧੀਆ" ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬਰਾਬਰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮਾਡਲਾਂ (ਅਸਲੀਕਰਨਾਂ) ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਨਾ; ਇਹ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
• ਪਦਾਰਥਕ ਸੰਤੁਲਨ: ਭੰਡਾਰ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਤਰਲ, ਦਬਾਅ ਦੀ ਬੂੰਦ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿਚਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਬੰਧ; ਭੌਤਿਕ ਐਂਕਰ ਜੋ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਵਾਲੀਅਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਭੰਡਾਰ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵੰਡ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ। ਸਹੀ ਭਾਸ਼ਾ "P90=35, P50=50, P10=72 ਮਿਲੀਅਨ ਬੈਰਲ" ਹੈ, "ਰਿਜ਼ਰਵ 50 ਮਿਲੀਅਨ ਬੈਰਲ" ਨਹੀਂ। AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼/ਵੰਡ ਲਈ ਪੁੱਛੋ, ਇੱਕ ਵੀ ਬਿੰਦੂ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ।

ਕਿਵੇਂ AI ਅਤੇ Geostatistics ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਕਲਾਸੀਕਲ ਜੀਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ (ਕ੍ਰਿਗਿੰਗ, ਵੈਰੀਓਗ੍ਰਾਮ) ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਪਰ ਬਹੁ-ਵਿਭਿੰਨ, ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ:

• ਚਿਹਰੇ ਵਰਗੀਕਰਣ: ਲੌਗ ਸੈੱਟ (ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿੱਖਣ) ਤੋਂ ਚਿਹਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ; ਫਿਰ ਇੱਕ ਗਾਈਡ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਵੰਡੋ।
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਨੁਮਾਨ: ਭੂਚਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ + ਲੌਗ ਰਿਸ਼ਤਾ (ਭੂਚਾਲ ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲਿੰਗ) ਤੋਂ ਅੰਤਰ-ਖੂਹ ਪੋਰੋਸਿਟੀ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ।
• ਗੈਪ ਫਿਲਿੰਗ: ਗੁਆਂਢੀ ਖੂਹਾਂ ਅਤੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਤੋਂ ਲਾਪਤਾ ਲਾਗ ਰੇਂਜਾਂ ਨੂੰ ਮੁਨਾਸਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ।

ਪਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰਕ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੀ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਪੋਰੋਸਿਟੀ ਮੈਪ ਗਲਤ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਜਮ੍ਹਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੈਲ ਫੇਸਿਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ)। ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਫਿਲਟਰ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਭੰਡਾਰ ਮਾਡਲ ਵਰਕਫਲੋ

1. ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਿੰਜਰ. ਭੂਚਾਲ (ਯੂਨਿਟ 3 ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ) ਤੋਂ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸਰੋਵਰ ਦੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ।
2. ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਮਾਡਲ. ਖੂਹਾਂ (ਲੌਗ + ਕੋਰ) ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਵੇਰੀਓਗ੍ਰਾਮ/ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ। AI ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤੈਨਾਤੀ। ਕ੍ਰੀਗਿੰਗ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਹਰੇਕ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੋਰੋਸਿਟੀ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ, ਪਾਣੀ ਦੀ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਨੂੰ ਵੰਡੋ; ਜੇ ਭੂਚਾਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਗਾਈਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
4. ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ। ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰੋ; P90/P50/P10 ਵਾਲੀਅਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹਨ।
5. ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ। ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਮੈਚ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਮਾਡਲ ਵਾਲੀਅਮ; ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।

ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ

ਕੇਸ 1 - ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਗਾਈਡ ਦਾ ਮੁੱਲ। ਜਦੋਂ ਪੋਰੋਸਿਟੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕ੍ਰੀਗਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਕਿਸੇ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਖਿੰਡਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਤਾਂ ਉੱਚ ਪੋਰੋਸਿਟੀ ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਸ਼ੈਲ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ "ਲੀਕ" ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਫੇਸਿਜ਼ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਫੇਸਿਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੋਰੋਸਿਟੀ ਵੰਡੀ ਗਈ ਸੀ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਬਣ ਗਿਆ ਅਤੇ ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਵਾਲੀਅਮ ਸੰਕੁਚਿਤ: P50 ਵਾਲੀਅਮ 12% ਘਟਿਆ, ਪਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਬੈਂਡ 40% ਘਟ ਗਿਆ। ਸਹੀ ਢਾਂਚੇ ਨੇ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ।

ਕੇਸ 2 - ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਸ਼ਨ ਟਰੈਪ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੇ ਉਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪੋਰੋਸਿਟੀ-ਭੂਚਾਲ ਸਬੰਧ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖੇ ਜਿੱਥੇ ਖੂਹ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹਨ; ਪਰ ਜਦੋਂ ਖੂਹ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਬਲਾਕ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਸੀਮਾ (ਐਕਸਟ੍ਰਾਪੋਲੇਸ਼ਨ) ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆ ਗਿਆ ਅਤੇ 28% ਦੀ ਗੈਰ-ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਪੋਰੋਸਿਟੀ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ। ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਉਹ ਬਲਾਕ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਚਿਹਰੇ ਵਾਲੇ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਸੀ; ਮਾਡਲ ਉਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਵੈਧ ਸੀ। ਐਕਸਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 — ਪਦਾਰਥਕ ਸੰਤੁਲਨ ਵਿਵਾਦ। ਇੱਕ ਅਮੀਰ 3D ਮਾਡਲ P50 ਰਿਜ਼ਰਵ ਨੇ 68 ਮਿਲੀਅਨ ਬੈਰਲ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਫੀਲਡ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਦਬਾਅ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਨੇ ਪਦਾਰਥਕ ਸੰਤੁਲਨ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ~ 45 ਮਿਲੀਅਨ ਬੈਰਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ। ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਇਸ ਲਈ ਆਇਆ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੇ ਮੰਨਿਆ ਕਿ ਡਿਸਕਨੈਕਟਡ (ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ) ਰੇਤ ਦੇ ਸਰੀਰ ਬਹੁਤ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਭੌਤਿਕ ਐਂਕਰ ਨੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿਕਸ ਕੀਤਾ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਸਰੋਵਰ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਰਿਜ਼ਰਵ ਇਸ ਖੂਹ ਦੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਹਨ।[ਡਾਟਾ]

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਹੇਠਾਂ (ਗੁਮਨਾਮ) ਖੂਹ ਅਤੇ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਤੋਂ ਇੱਕ ਭੰਡਾਰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਡਰਾਫਟ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਨਿਯਮ: - ਪਹਿਲਾਂ ਬਿਲਡ ਫੇਸਿਜ਼ ਮਾਡਲ; ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੋਰੋਸਿਟੀ/ਪਰਮੇਬਿਲਿਟੀ ਵੰਡੋ। ਹਾਈਡ੍ਰੋਕਾਰਬਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼ੈਲ/ਘੱਟ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਵਿੱਚ ਲੀਚ ਕਰਨਾ।- ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਰੁਝਾਨ ਤੋਂ ਵੈਰੀਓਗ੍ਰਾਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ (ਦਿਸ਼ਾ, ਰੇਂਜ) ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਓ, ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ; ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖੋ।- ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ P90/P50/P10 ਵਾਲੀਅਮ ਵੰਡ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ।- ਬੇਸ਼ੁਮਾਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰੋ।- ਲਿਖੋ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਤੁਲਨ/ਉਤਪਾਦਨ ਇਤਿਹਾਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ: [ਸਾਰਾਂਸ਼]

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ

1) ਫੇਸੀਜ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ ਡਰਾਫਟ:

ਲੌਗਸ ਦੇ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਚਿਹਰੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲੌਗ, ਕਲਾਸ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਕੋਰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਲਿਖੋ। ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜਾਂਚ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਉਲਝਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ। ਡੇਟਾ: [ਲੌਗ ਸੈੱਟ]

2) ਵੈਰੀਓਗਰਾਮ ਜਾਇਜ਼ਤਾ:

ਇਸ ਪੋਰੋਸਿਟੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਵੇਰੀਓਗ੍ਰਾਮ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਰੇਂਜ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਰਖਾ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਆਈਸੋਟ੍ਰੋਪਿਕ ਮੰਨਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵੈਰੀਓਗ੍ਰਾਮ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਸੀਮਾ ਦੱਸੋ। ਡੇਟਾ: [ਪੋਰੋਸਿਟੀ]

3) ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦ੍ਰਿਸ਼:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਾਲੀਅਮ ਇਨਪੁਟਸ (ਖੇਤਰ, ਮੋਟਾਈ, ਪੋਰੋਸਿਟੀ, ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਾਰਕ) ਲਈ P90/P50/P10 ਵਾਲੀਅਮ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਰੇਂਜ ਲਈ ਪੁੱਛੋ, ਇਸਨੂੰ ਨਾ ਮੰਨੋ। ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ (ਤੂਫਾਨ) ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿਓ।ਇਨਪੁਟ: [ਮੁੱਲ]

4) ਸਮੱਗਰੀ ਬੈਲੇਂਸ ਕ੍ਰਾਸ ਚੈਕ:

ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਤੁਲਨ ਲਈ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਡਰਾਪ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ 3D ਮਾਡਲ ਵਾਲੀਅਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਅਸੰਗਤਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ (ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ, ਐਕਵੀਫਰ ਸਪੋਰਟ, ਵਾਲੀਅਮ ਗਲਤੀ)। ਮਾਡਲ: [ਵਾਲੀਅਮ], ਉਤਪਾਦਨ/ਦਬਾਅ: [ਡਾਟਾ]

ਸਰੋਵਰ ਮਾਡਲ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪਰਤਾਂ

ਪਰਤ

ਕੀ ਟੈਸਟ

ਵਿਧੀ

ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ

ਚਿਹਰੇ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਕਸਾਰਤਾ

ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ

ਨਾਲ ਨਾਲ ਡਾਟਾ

ਸਪਾਟ ਮਾਪ ਦੀ ਪਾਲਣਾ

ਲੌਗ/ਕੋਰ ਤੁਲਨਾ

ਨਾਲ ਨਾਲ ਟੈਸਟ

ਅਸਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ/ਦਬਾਅ

ਦਬਾਅ ਅਸਥਾਈ ਟੈਸਟ

ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਤੁਲਨ

ਵਾਲੀਅਮ ਸੰਭਾਲ

ਦਬਾਅ-ਉਤਪਾਦਨ ਸਬੰਧ

ਉਤਪਾਦਨ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ

ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਵਹਾਰ

ਇਤਿਹਾਸ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਚਿਹਰਾ ਛੱਡਣਾ। ਫੇਸ ਗਾਈਡ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਹਾਈਡਰੋਕਾਰਬਨ ਲੀਕ ਕਰੋ।
• ਸਿੰਗਲ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ। ਇੱਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵੰਡ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰਿਜ਼ਰਵ ਦੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ।
• ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਸ਼ਨ. ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰਲੇ ਬਲਾਕਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।
• ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਤੁਲਨ ਛੱਡਣਾ। ਭੌਤਿਕ ਸੰਤੁਲਨ ਦੇ ਨਾਲ 3D ਮਾਡਲ ਵਾਲੀਅਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ।
• ਵੈਰੀਓਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ 'ਤੇ ਛੱਡੋ। ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਰੁਝਾਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦਿਸ਼ਾ/ਸੀਮਾ ਚੁਣਨਾ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

• ਭੰਡਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ ਖੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂ ਮਾਪਾਂ ਦਾ ਪੂਰੇ ਵਾਲੀਅਮ ਤੱਕ ਵਿਸਤਾਰ ਹੈ।
• ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ; ਪਰ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਪਹਿਲਾ ਫਿਲਟਰ ਹੈ।
• ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡੋ; ਇੱਕ P90/P50/P10 ਵੰਡ ਵਜੋਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ।
• ਐਕਸਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ; ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।
• ਪਦਾਰਥਕ ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਇਤਿਹਾਸ ਭੌਤਿਕ ਐਂਕਰ ਹਨ ਜੋ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਕਈ ਖੂਹਾਂ (ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ) ਤੋਂ ਪੋਰੋਸਿਟੀ/ਫੇਸਿਸ ਡੇਟਾ ਲਓ। ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਾਡਲਿੰਗ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਫਿਰ: (1) ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਪੋਰੋਸਿਟੀ ਚਿਹਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੰਡੀ ਗਈ ਹੈ, (2) P90/P50/P10 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰਿਜ਼ਰਵ ਮੰਗੋ, ਇੱਕ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ, (3) ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਤੁਲਨ (ਉਤਪਾਦਿਤ + ਬਾਕੀ) ਤਰਕ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਮਾਤਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਬੇਰੋਕ ਖੇਤਰ ਲਈ ਐਕਸਟਰਾਪੋਲੇਸ਼ਨ ਚੇਤਾਵਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ/ਸਮਝਦੀ ਹਾਂ ਕਿ ਸਰੋਵਰ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਫੇਸਿਸ ਗਾਈਡ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦਾ ਹਾਂ, ਮੈਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਰਿਜ਼ਰਵ ਨੂੰ P90/P50/P10 ਵੰਡ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਐਕਸਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਇਤਿਹਾਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਵਾਲੀਅਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।