Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In the present research, 3D post-stack seismic dataset was evaluated along with 38 wells from Boonsville Field, Fort Worth Basin, Texas, USA. Fluvio-deltaic deposit of Bend Conglomerate from Pennsylvanian age was the main target reservoir of this study. Single and multi-attribute analysis has been done on selected data using a multi linear regression transforms to derive the porosity maps at the Runaway and Vineyard Formations. Total of six seismic attributes namely, seismic amplitude, integrated trace, amplitude envelope, instantaneous phase, instantaneous frequency, and acoustic impedance (AI) are used in current study. A slice of 10ms was obtained for each attribute and are used to derive the porosity distribution maps. Porosity of the selected horizons was measured using the single & multi-attributes. The cross-validation analysis of predicted and actual porosity at well locations indicated that multi-attribute transforms produced the porosity map with 90% accuracy whereas; a single AI attribute produced only 70% prediction. This study indicates that multi-attribute transformation is more accurate and can be used for accurate porosity estimation away from well control.