Groningen: Spatial Prediction of Rock Gas Saturation by Leveraging Selected and Augmented Well and Seismic Data with Classifier Ensembles

要約

この論文では、巨大なグローニンゲンガス畑の例で分類器アンサンブル法を使用した岩石飽和確率の空間予測の概念実証を提示します。
1481の地震フィールド属性を生成し、63の重要な属性を選択する段階について説明します。
提案された井戸と地震データの増強方法の有効性が示されており、トレーニングサンプルが9回増加しました。
42ウェルのテストサンプル（ブラインドウェルテスト）では、結果は分類器のアンサンブルを予測する際の良好な精度を示しています。マシューズ相関係数は0.7689、「ガス貯水池」クラスのF1スコアは0.7949です。
フィールド内および隣接する領域内のガス貯水池の厚さの予測が行われます。

要約(オリジナル)

This paper presents a proof of concept for spatial prediction of rock saturation probability using classifier ensemble methods on the example of the giant Groningen gas field. The stages of generating 1481 seismic field attributes and selecting 63 significant attributes are described. The effectiveness of the proposed method of augmentation of well and seismic data is shown, which increased the training sample by 9 times. On a test sample of 42 wells (blind well test), the results demonstrate good accuracy in predicting the ensemble of classifiers: the Matthews correlation coefficient is 0.7689, and the F1-score for the ‘gas reservoir’ class is 0.7949. Prediction of gas reservoir thicknesses within the field and adjacent areas is made.

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