di4g (data integrator for geology) è uno strumento sviluppato per l’analisi di dati geologici, in particolare per la geologia degli idrocarburi. Questa disciplina si occupa di cercare e valutare gli elementi fondamentali nella formazione di un giacimento di idrocarburi in un bacino sedimentario. Tipicamente, attraverso sonde calate nei pozzi esplorativi, si ottengono numerosi dati eterogenei, costituiti da log elettrici e rappresentati sotto forma di curve e log immagini (detti FMI) significative della conformazione delle pareti dei pozzi. Da queste immagini si possono ricavare informazioni riguardanti la tessitura delle rocce, il tipo di porosità, la presenza di fratture (rappresentate da sinusoidi). L’esperto geologo analizza questi log visivamente, per identificare le varie caratteristiche presenti all’interno delle immagini. Questa è però un’analisi complessa e soggettiva nell’interpretazione che richiede, inoltre, un elevato tempo di esecuzione. Per questo, è stato sviluppato I2AM (Intelligent Image Analysis and Mapping), un software per l’interpretazione semiautomatica delle immagini provenienti dai pozzi petroliferi (1) e per individuare le caratteristiche visuali presenti (6, 8). Poiché tutti i dati disponibili sono eterogenei e non tutti considerati da I2AM, per consentire l’allineamento e la fusione di diversi dataset è stato sviluppato di4g. di4g fonde la tabella delle caratteristiche prodotta da I2AM con i log elettrici disponibili e consente anche di eseguire l’analisi integrata di dati provenienti da pozzi diversi. Per fornire una prima classificazione sui dati in ingresso, di4g applica una tecnica di clustering individuando zone del pozzo simili e raggruppandole in cluster con un algoritmo di clustering.

di4g: Uno strumento di clustering per l’analisi integrata di dati geologici

GAMBERONI, Giacomo;FERRARETTI, Denis;LAMMA, Evelina
2013

Abstract

di4g (data integrator for geology) è uno strumento sviluppato per l’analisi di dati geologici, in particolare per la geologia degli idrocarburi. Questa disciplina si occupa di cercare e valutare gli elementi fondamentali nella formazione di un giacimento di idrocarburi in un bacino sedimentario. Tipicamente, attraverso sonde calate nei pozzi esplorativi, si ottengono numerosi dati eterogenei, costituiti da log elettrici e rappresentati sotto forma di curve e log immagini (detti FMI) significative della conformazione delle pareti dei pozzi. Da queste immagini si possono ricavare informazioni riguardanti la tessitura delle rocce, il tipo di porosità, la presenza di fratture (rappresentate da sinusoidi). L’esperto geologo analizza questi log visivamente, per identificare le varie caratteristiche presenti all’interno delle immagini. Questa è però un’analisi complessa e soggettiva nell’interpretazione che richiede, inoltre, un elevato tempo di esecuzione. Per questo, è stato sviluppato I2AM (Intelligent Image Analysis and Mapping), un software per l’interpretazione semiautomatica delle immagini provenienti dai pozzi petroliferi (1) e per individuare le caratteristiche visuali presenti (6, 8). Poiché tutti i dati disponibili sono eterogenei e non tutti considerati da I2AM, per consentire l’allineamento e la fusione di diversi dataset è stato sviluppato di4g. di4g fonde la tabella delle caratteristiche prodotta da I2AM con i log elettrici disponibili e consente anche di eseguire l’analisi integrata di dati provenienti da pozzi diversi. Per fornire una prima classificazione sui dati in ingresso, di4g applica una tecnica di clustering individuando zone del pozzo simili e raggruppandole in cluster con un algoritmo di clustering.
Artificial Intelligence; Geology; HIERARCHICAL CLUSTERING; Data Analysis
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