Einsatz von Clustering Algorithmen zur Interpretation von 3D seismischen Daten

Johannes Amtmann, Christoph Eichkitz

Publikation: KonferenzbeitragPosterForschungBegutachtung

Abstract

Es gibt viele unterschiedliche Werkzeuge um 3D seismische Daten zu interpretieren. Die konventionelle Variante ist die manuelle Interpretation von seismischen Daten. DIes wird anhand von Horizonten und Störungen in Inline und Crossline Richtungen bzw. mit Unterstützung von seismischen Attributen in Z – Ebenen bzw. Horizontebenen durchgeführt.
Eine alternative Variante wird in dieser Arbeit betrachtet. Basierend auf Erfahrungen in derGeophysik und von anderen Naturwissenschaften, wie Medizin bzw. Fernerkundung, werden Clustering Algorithmen untersucht, die die Möglichkeit bieten, gesamte seismische Fazien zu extrahieren. Für diese Extraktion werden unterschiedliche seismische Attribute benötigt, die eine Unterscheidung der einzelnen seismischen Fazien ermöglicht. Des Weiteren müssen Algorithmen eingesetzt werden die diese Fazien segmentieren. Welche
Arten von Clustering Algorithmen einsetzbar sind, bzw. welche Vorteile und Nachteile damit verbunden sind, wird betrachtet.
OriginalspracheDeutsch
PublikationsstatusVeröffentlicht - 26 Sept. 2016
VeranstaltungPanGeo Austria 2016 - Innsbruck, Österreich
Dauer: 25 Sept. 201628 Sept. 2016

Konferenz

KonferenzPanGeo Austria 2016
Land/GebietÖsterreich
OrtInnsbruck
Zeitraum25/09/1628/09/16

Schlagwörter

  • Clustering
  • Seismische Attribute
  • Automatische Interpretation

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