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Principal Component Analysis Applied to 3D Seismic Data For Reservoir Property Estimation

机译：主成分分析在3D地震数据中的储层性质估算

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We apply a common statistical tool, Principal Component Analysis (PCA) to the problem of direct property estimation from three- dimensional (3D) seismic-amplitude data. We use PCA in a novel way to successfully make detailed effective porosity predictions in channelized sand and shale. The novelty of this use revolves around the sampling method, Which consists of a small vertical sampling window applied by slid- Ing along each vertical trace in a cube of seismic-amplitude data. The Window captures multiple, vertically adjacent amplitude samples, Which are then treated as vectors for purposes of the PCA analysis.
机译：我们将通用统计工具主成分分析（PCA）应用到根据三维（3D）地震振幅数据进行直接属性估计的问题。我们以新颖的方式使用PCA来成功地对通道化砂岩和页岩进行详细的有效孔隙度预测。这种用法的新颖性在于采样方法，该方法由一个小的垂直采样窗口组成，该窗口由Ing沿地震幅度数据立方体中的每个垂直轨迹滑动地应用。该窗口捕获多个垂直相邻的幅度样本，然后将其作为矢量进行PCA分析。

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