Un aspect nouveau de la prospection sismique en appliquant la théorie des sous-ensembles flous Improvement of Seismic Prospecting by Using Fuzzy Subsets Theory

• Main Author: Bois P.
• Format: Article
• Language: English
• Published: EDP Sciences 2006-11-01
• Series: Oil & Gas Science and Technology
• Online Access: http://dx.doi.org/10.2516/ogst:1989010
• ISSN: 1294-4475; 1953-8189

Durant les dix dernières années, la théorie des sous-ensembles flous a connu un intérêt croissant grâce aux travaux de Zadeh [1]. Cette théorie a vu son champ d'application s'étendre à différentes branches des mathématiques pures et appliquées en particulier à la topologie, à la théorie des graphes, des automates et à la reconnaissance des formes. Son but est d'analyser l'imprécision qui se glisse partout dans le comportement humain et dans la connaissance humaine. Cet article donne deux applications de la théorie des sous-ensembles flous à la prospection sismique. La première concerne l'interprétation d'une section sismique qui consiste à tracer une carte du sous-sol montrant la position des différents horizons sismiques situés au dessous de la surface du sol. Le problème qui se pose au sismicien est de trouver la structure géologique correspondante dans un plan vertical à la surface du sol. La seconde est la détermination de la nature des réservoirs contenant des hydrocarbures. On utilisera une méthode s'appuyant sur la reconnaissance des formes avec apprentissage préalable. Cette méthode consiste à comparer la nature d'un réservoir qui a été foré à celle d'un réservoir inconnu. Le réservoir connu joue le rôle du moniteur dans le processus d'apprentissage. Pour ce faire, un algorithme est conçu utilisant la méthode de Burg appliquée à des portions de traces sismiques représentatives des deux réservoirs. Enfin, une analyse floue des données représentant ces deux réservoirs sert de critère pour décider s'ils sont de nature identique ou différente. <br> During the past decade, interest in fuzzy subsets theory has led to the development of a well-organized theory developed by Zadeh [1]. This theory has grown up, exploring and developing various branches of pure and applied mathematics, including topology, graph theory, mapping, automata and pattern recognition. Basically, the theory of fuzzy subsets aims at an accomodation with the pervasive imprecision of human thinking and cognition. One way in which imprecision can be analyzed is through understanding of the organized structure of human knowledge. This paper is concerned with two applications of fuzzy subsets theory to seismic prospecting. The first application is seismic interpretation from a seismic section, which is a chart showing the position of different seismic horizons situated under the surface of theground. This problem consists of finding out the corresponding geological structure of a vertical plane on the surface of the ground. The second application is determination of the nature of reservoirs containing hydrocarbons. This subject is approached via pattern-recognition method with prior learning. This method consists of comparing the nature of a reservoir that has been drilled into with an unknown reservoir. The known reservoir plays the part of a monitor for the learning process. To this end, an algorithm is compiled using the Burg method applied to the features represented by different portions of traces contained in the reservoirs. Finally, a fuzzy analysis of the data representing these different features serves as a criterion for deciding whether the two reservoirs have identical or different natures.