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Unkonventionelle seismische Interpretationen mit seismischen Attributen Fall

German · Paperback / Softback

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Dieses Buch konzentriert sich auf die Analyse geometrischer Attributfamilien, physikalischer Attribute und hybrider Attribute, die auf der Kombination seismischer Attribute beruhen, um geologische Merkmale aus drei Fallstudien abzuschätzen und zu extrahieren. Es wurde ein neuer seismischer Interpretations-Workflow entwickelt, um die Geologie besser zu verstehen, noch bevor der Interpretationsprozess beginnt, so dass der Interpret eine fundiertere Entscheidung treffen kann. Die Extraktion von Geokörpern aus seismischen Attributdaten durch viele Techniken wie Auto-Tracking, adaptive Geokörper, farbige Überblendung und Rasteralgorithmus verbessern die geologische Interpretation im Golf von Mexiko, die Entwicklung neuer durchschnittlicher SD-Attribute, die von der spektralen Zerlegung abhängen, und die Analyse der Schichtdicke zur Verbesserung der Interpretation dünner Kanäle im Nordseefeld und im Stratton-Feld. Multi-Attribute-Kombination hilft bei der Identifizierung von flachen Gasansammlungen und verbessert die stratigraphische Interpretation von Sequenzen Es gibt eine große Menge an seismischen Attributen. Um dieses Problem zu überwinden, wurde ein unkonventioneller seismischer Attribut-Workflow angewandt, um dünne Kanäle mit Hilfe eines neuen durchschnittlichen SD-Attributs zu identifizieren und die Interpretation von Verwerfungen durch Randattribute zu verbessern.

About the author










M. Shihata hat einen Master in seismischen Attributen und hat viele Kunden aus verschiedenen Ländern für die Verwendung seismischer Attribute geschult, er hat mehr als 20 Kurse für seismische Interpretationen und seismische Attribute geleitet und auch multinationale Kunden (Libyen, Jemen, Saudi-Arabien, Iran, Irak, Ägypten, Tunis, Kuwait).

Product details

Authors Mohamed Shihata
Publisher Verlag Unser Wissen
 
Languages German
Product format Paperback / Softback
Released 25.03.2025
 
EAN 9786208768003
ISBN 9786208768003
No. of pages 144
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > Geosciences

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