ESTIMATING MINERALOGY AND RECONSTRUCTING ELEMENTS OF RESERVOIR ROCK FROM SPECTROSCOPY DATA

• Main Authors: CRADDOCK, Paul Ryan, DATIR, Harish Baban, VENKATARAMANAN, Lalitha, SRIVASTAVA, Prakhar
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 17.09.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DETECTING MASSES OR OBJECTS; GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; MEASURING; PHYSICS; TESTING

Methods and systems are provided to learn and apply a mapping function from data representing concentrations of atomic elements in a geological formation (or other data corresponding thereto) to mineral component concentrations in the geological formation (and/or from mineral component concentrations to reconstructed elemental concentrations in the geological formation). The mapping function can be derived from a trained neural network (such as an autoencoder). The output of the mapping function can be used to determine estimates of one or more formation properties, such as formation matrix density, formation porosity, matrix Sigma, formation saturation, other formation property, or combinations thereof. L'invention concerne des procédés et des systèmes pour apprendre et appliquer une fonction de mappage à partir de données représentant des concentrations d'éléments atomiques dans une formation géologique (ou d'autres données correspondantes) à des concentrations de composants minéraux dans la formation géologique (et/ou à partir de concentrations de composants minéraux jusqu'à des concentrations élémentaires reconstruites dans la formation géologique). La fonction de mappage peut être dérivée d'un réseau neuronal entraîné (tel qu'un auto-encodeur). La sortie de la fonction de mappage peut être utilisée pour déterminer des estimations d'une ou plusieurs propriétés de formation, telles que la densité de matrice de formation, la porosité de formation, la matrice Sigma, la saturation de formation, d'autres propriétés de formation ou des combinaisons de ces éléments.