ارائه روش برازش فرآیند گوسی در شناسایی گسل در ‏مقاطع لرزه‌نگاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی نفت، دانشگاه صنعتی امیر کبیر، تهران ، ایران

2 دانشیار دانشکده مهندسی معدن و متالورژی دانشگاه صنعتی امیرکبیر

3 دانشکده مهندسی نفت، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران

4 پژوهشکده ازدیادبرداشت از مخازن نفت و گاز، شرکت ملی نفت ایران، تهران، ایران

چکیده

برازش فرآیند گوسی، به عنوان یک مدل احتمالاتی غیرپارامتری مبتنی بر آمار ‏بیزین، در مطالعات ویژگی‌های پراکنده مانند ناهنجاری‌های کلی بسیار توانمند ‏است. توانمندی بارز این فرآیند، شناسایی رفتارهای ناهنجار از رفتارهای ‏هنجار می باشد. بنابراین می توان این فرآیند را به عنوان یک روش در ‏شناسایی لبه های گسلی در اطلاعات لرزه‌نگاری معرفی کرد. در این مطالعه، ‏شناسایی ناهنجاری مبتنی بر برآزش فرآیند گوسی بر روی داده‌های لرزه‌ای ‏مصنوعی و داده‌های واقعی به‌کار برده‌شده‌است.‏‎ ‎به‎‌‎منظور شناسایی لبه‎‌‎های گسلی، ‏لایه‎‌‎های زمین‎‌‎شناسی به عنوان تعامل‎‌‎های نرمال درنظر گرفته شده‌اند. لبه‌های ‏گسلی‎ ‎به‎‌‎عنوان ناهنجاری‌های عمومی درنظر گرفته‌شده‌اند که منجر به برهم ریختگی ‏رفتار نرمال بازتابنده های لرزه ای می‌شود.‏‎ ‎درنهایت خطای برازش برای جدا‌کردن گسل‌ها از سایر ناهنجاری ها استفاده شده‌است.‏‎ ‎جهت بررسی عملکرد روش برازش فرآیند گوسی، این ‏روش برروی یکسری مجموعه داده مصنوعی و یک مقطع دو بعدی از بلوک ‏F3‎‏ بخش هلندی ‏دریای شمال حاوی گسل اعمال شده‌است. نتایج نشان دهنده توانمندی این روش در ‏بارزکردن محل گسل می‌باشد.‏

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Gaussian process regression in seismic fault detection

نویسندگان [English]

  • maryam Noori 1
  • Hossein Hassani 2
  • Abdolrahim Javaherian 3
  • Seyed Ali Moallemi 4
1 Department of Petroleum Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
2 Mining Exploration, Faculty of Mining and Metallurgical Engineering, Amirkabir University of Technology, Hafez Avenue, Tehran, Iran
3 Department of Petroleum Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
4 Improve Oil Recovery Institute, National Iranian Oil Company, Tehran, Iran
چکیده [English]

Gaussian process regression, as a nonparametric probabilistic model based on Bayesian statistics, is highly capable of supporting ‎sparse features such as global anomalies. Detecting abnormal behavior from normal behavior makes Gaussian process regression ‎as an edges detector where faults may occur in the seismic data. In this study, the Gaussian process regression-based anomaly ‎detection was applied to both synthetic and real data containing normal fault to detect the fault edge. To identify the fault edges, ‎the geological layers are considered as normal interaction and the fault edge as a global anomaly which disrupts the normal ‎behavior of layers. The error of regression is analyzed to separate the fault edge. To evaluate the proposed method, it was applied ‎on a series of synthetic seismic data and a real 2D seismic section of F3 block of the North Sea containing the fault. The results ‎show the ability of this method in fault detection.‎

کلیدواژه‌ها [English]

  • Fault
  • Gaussian process
  • Global anomaly
  • Normal interaction
  • Fault location highlighting
Bahorich, M. S., and Farmer, S. L. (1995). 3D seismic coherency for faults and stratigraphic eatures. The Leading Edge, pp.1053-1058.
Marfurt, K. J., Kirlin, R. L., Farmer, S. L., and Bahorich, M. S. (1998). 3D seismic attributes using a running window semblance based algorithm. Geophysics, Vol. 63, pp. 1150-1165.
Roberts, A. (2001). Curvature attributes and their application to 3D interpreted horizons. First Break, Vol. 19(2), pp. 85–100.
Jaglan H. Qayyum F. and Huck H. (2015). Unconventional seismic attributes for fracture characterization. First Break, Vol. 33, pp.101-109.
Rueger, A., (1997). P-wave reflection coefficients for transversely isotropic models with vertical and horizontal axis of symmetry. Geophysics, Vol. 62, pp. 713–722.
Chopra S. Sudhakar V. Larsen G. and Leong H. (2000). New methodology of the azimuthal variation of smaller faults and fractures. Word Oil Magazine, pp. 57-62.
Zheng Y. and Gray D. (2002). SEG Technical Program Expanded Abstracts. Geophysics, pp. 1642-1645.
Aleardi, M., and Mazzotti, A. (2014). A feasibility study on the expected seismic AVA signatures of deep fractured geothermal reservoirs in an intrusive basement. Journal of Geophysics Engineering, Vol. 11(6), Sinopec Geophysical Research Institute.
Wang, Y., Chen, Sh., and Li, X.Y. (2015). Anisotropic characteristics of mesoscale fractures and applications to wide azimuth 3D P-wave seismic data. Journal of Geophysics and Engineering, Vol. 12(3), Sinopec Geophysical Research Institute.
Chandola V., Banerjee A., and Kumar V. (2009). Anomaly detection. A survey. ACM Computing Surveys, Vol. 41(3), Article 15 . 58 pages.
Grubbs F., (1969). Procedures for detecting outlying observations in samples. Technometrics, Vol.11(1), 1–21.
Basu S., and Meckesheimer M., ( 2007). Automatic outlier detection for time series. an application to sensor data. Know. Inform. Syst, Vol. 11(2), 137–154.
Li X., Han J., Kim S., (2006). Motion-Alert: Automatic anomaly detection in massive moving objects. IEEE Intelligence and Security Informatics Conference (ISI 2006), Springer, Berlin, P166–177.
Laxhammar R., Falkman G., Sviestius E., (2009). Anomaly detection in sea traffic- A comparison of the Gaussian mixture model and kernel density estimator. 12th international conference on information, USA, P756-763.
Lane R. O., Nevell D. A., Hayward S. D., and Beaney T. W., (2010). Maritime anomaly detection and threat assessment. 13th International conference on information fusion, UK.
Mascaro S., Nicholson A., Korb K., (2014). Anomaly detection in vessel tracks using bayesian networks. International Journal of Approximate Reasoning, Vol. 55, 84–98.
Li Y., Luo X., Qian Y., and Zhao X., (2015). Network-wide traffic anomaly detection and localization based on robust multivariate probabilistic calibration model. Mathematical Problems in Engineering 2015, (923792), 26 pages.
Cheng K.W. Chen Y.T. and Fang W.H. (2015). Gaussian process regression-based video anomaly detection and localization, with hierarchical feature representation. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 24(12), pp. 5288–5301.
Liao W., Rosenhahn B., and Yang M.Y., 2015. Gaussian process for activity modeling and anomaly detection. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. 1, 467- 474.
Pawar A. M., and Mahindrakar M. S., (2015). A comprehensive survey on online anomaly detection. International Journal of Computer Applications, Vol. 119. (17).
Qin K., Wang Y., and Wang B., (2018). Detecting anomalous trajectories using the dempster-Shafer evidence theory considering trajectory features from taxi GNSS data. Information 9, 258.
Herlands W., McFowland E., Wilson A. G., Neil D. B., (2018). Gaussian Process Subset Scanning for Anomalous Pattern Detection in Non-iid Data. 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Lanzarote, Spain. PMLR: Vol. 84.
Goldstein M., Uchida S., (2016). A comparative evaluation of unsupervised anomaly detection algorithms for multivariate data. PLoS ONE Vol.11(4).
Rasmussen C.E. and Williams C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press, ISBN 0-262-18253-X.
Smith M. Roberts S. Psorakis I. S. and Rezek I. (2014). Maritime abnormality detection using Gaussian processes. Knowledge and Information Systems, Vol. 38 (3), 717–741.
Bishop C.M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, ISBN 0-387-31073-8.
Dougherty E. (1992). Mathematical Morphology in Image Processing. Editor, Marcel-Dekker. NewYork, pp. 255-288.
Robinson, A. E. (1985). Seismic time invariant convolutional model. Geophysics, Vol. 50(12), pp.2742-2752.
Michatowicz, P. (2016). Three-dimentional model of the geological structure of the F3 block (Netherland), 9th Geosymposium of Young Researchers, kroczyce.
Tingdahl K., and de Groot P. (2003). Post-Stack Dip and Azimuth Processing. Journal of Seismic Exploration. Vol. 12, 113-126.