(57)【要約】第１ステップでは、定義された範囲値が、複数の水力学的な入力パラメータ毎に選択される。シュミュレーションされた地形学的な結果が、選択された範囲値及び順モデルを用いて生成される。詳細な地震解釈が、特定の地震特徴、又は観測された地形を表すために生成される。シュミュレーションされた地形学的な結果と詳細な地震解釈との間の隔たりを表す計算されたミスフィット値が、最小化される。見積もられ最適化された砂比、及び最適化された水力学的な入力パラメータが生成される。第２ステップでは、遺伝的アルゴリズムが使用されて、見積もられ最適化された砂比における各粒度の比率を特定する。井戸データから抽出された厚さ及び空隙率、及び順モデルによって生成されたシュミュレーション結果から計算されたミスフィット値が使用されて、異なる粒度の最適化された成分を生成する。最適化された水力学的な入力パラメータ、及び異なる粒度の最適化された成分が生成される。
2021526634.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
層序モデルを逆にするための、コンピュータにより実施される方法であって、
第１ステップであって、
大域的最適化アルゴリズムを用いて、複数の水力学的な入力パラメータ毎に定義された範囲値を選択すること；
前記選択された範囲値及び順モデルを用いて、シュミュレーションされた地形学的な結果を生成すること；
特定の地震特徴、及び観測された地形を表すために、詳細な地震解釈を生成すること；
計算されたミスフィット値を最小化することであって、前記ミスフィット値は、前記シュミュレーションされた地形学的な結果と前記詳細な地震解釈との間の隔たりとして計算される、こと；及び
見積もられ最適化された砂比、及び最適化された水力学的な入力パラメータを生成すること；
を含む第１ステップと、
第２ステップであって、
遺伝的アルゴリズムを用いて、前記見積もられ最適化された砂比率における各粒度の比率を特定すること；
井戸データから抽出された厚さ及び空隙率、及び前記順モデルによって生成されたシュミュレーション結果を使用して、異なる粒度の最適化された成分を生成すること；
最適化された水力学的な入力パラメータ、及び異なる粒度の最適化された成分を生成すること；
を含む第２ステップと
を備える、方法。
【請求項２】
前記大域的最適化アルゴリズムは、前記定義された範囲の各々から値を無作為に選択するように構成される、請求項１の方法。
【請求項３】
前記計算されたミスフィット値の最小化は、線形最適化アルゴリズムを用いて最適化される、請求項１の方法。
【請求項４】
前記見積もられ最適化された砂比率は、前記見積もられ最適化された砂比内における異なる粒度の成分を最適化するために、固定パラメータとして使用される、請求項１の方法。
【請求項５】
前記異なる粒度の成分の分布範囲は、前記見積もられ最適化された砂比によって拘束される、請求項４の方法。
【請求項６】
前記見積もられ最適化された砂比、及び最適化された水力学的な入力パラメータを生成すること、並びに最適化された水力学的な入力パラメータ、及び異なる粒度の最適化された成分を生成することは、それぞれ、前記第１ステップの操作及び前記第２ステップの操作にわたって繰り返される、請求項１の方法。
【請求項７】
前記生成された最適化された水力学的な入力パラメータ及び前記異なる粒度の最適化された成分を用いて、順モデルを実行すること、を更に含む、請求項１の方法。
【請求項８】
操作を実行するコンピュータによって実行可能な一又は複数の命令を格納する、コンピュータにより読み出し可能で持続的な媒体であって、該操作は、
第１ステップであって、
複数の水力学的な入力パラメータ毎の定義された範囲値を大域的最適化アルゴリズムを用いて選択すること；
前記選択された範囲値及び順モデルを用いて、シュミュレーションされた地形学的な結果を生成すること；
特定の地震特徴、及び観測された地形を表すために、詳細な地震解釈を生成すること；
計算されたミスフィット値を最小化することであって、前記ミスフィット値は、前記シュミュレーションされた地形学的な結果と前記詳細な地震解釈との間の隔たりとして計算される、こと；及び
見積もられ最適化された砂比、及び最適化された水力学的な入力パラメータを生成すること；
を含む第１ステップと、
第２ステップであって、
遺伝的アルゴリズムを用いて、前記見積もられ最適化された砂比における各粒度の比率を特定すること；
異なる粒度の最適化された成分を生成するために、井戸データから抽出された厚さ及び空隙率のデータ、及び前記順モデルによって生成されたシュミュレーション結果から計算されたミスフィット値を使用すること；及び
最適化された水力学的な入力パラメータ、及び異なる粒度の最適化された成分を生成すること；
を含む第２ステップと
を備える、媒体。
【請求項９】
前記大域的最適化アルゴリズムは、前記定義された範囲の各々から値を無作為に選択するように構成される、請求項８の媒体。
【請求項１０】
前記計算されたミスフィット値の前記最小化は、線形最適化アルゴリズムを用いて最適化される、請求項８の媒体。
【請求項１１】
前記見積もられ最適化された砂比は、前記見積もられ最適化された砂比内における異なる粒度の成分を最適化するために、固定パラメータとして使用される、請求項８の媒体。
【請求項１２】
前記異なる粒度の成分の分布範囲は、前記見積もられ最適化された砂比によって拘束される、請求項１１の媒体。
【請求項１３】
前記見積もられ最適化された砂比、及び最適化された水力学的な入力パラメータを生成すること、並びに最適化された水力学的な入力パラメータ、及び異なる粒度の最適化された成分を生成することは、それぞれ、前記第１ステップの操作及び前記第２ステップの操作にわたって繰り返される、請求項８の媒体。
【請求項１４】
前記生成された最適化された水力学的な入力パラメータ及び前記異なる粒度の最適化された成分を用いて、順モデルを実行すること、を更に含む、請求項８の媒体。
【請求項１５】
コンピュータにより実施されるシステムであって、
１又は複数のコンピュータと；
１又は複数の命令を格納する有形で持続的な機械読み取り可能な媒体を有すると共に前記１又は複数のコンピュータに相互運用可能に結合された１又は複数のメモリデバイスと；を備え、
前記１又は複数の命令は、前記１又は複数のコンピュータによって実行されるとき、１又は複数の操作を実行し、前記操作は、
第１ステップであって、
複数の水力学的な入力パラメータ毎の定義された範囲値を大域的最適化アルゴリズムを用いて選択すること；
前記選択された範囲値及び順モデルを用いて、シュミュレーションされた地形学的な結果を生成すること；
特定の地震特徴、又は観測された地形を表すために、詳細な地震解釈を生成すること；
計算されたミスフィット値を最小化することであって、前記ミスフィット値は、前記シュミュレーションされた地形学的な結果と前記詳細な地震解釈との間の隔たりとして計算される、こと；及び
見積もられ最適化された砂比、及び最適化された水力学的な入力パラメータを生成すること；
を含む第１ステップと、
第２ステップであって、
遺伝的アルゴリズムを用いて、前記見積もられ最適化された砂比における各粒度の比率を特定すること；
異なる粒度の最適化された成分を生成するために、井戸データから抽出された厚さ及び空隙率のデータ、及び前記順モデルによって生成されたシュミュレーション結果から計算されたミスフィット値を使用すること；
最適化された水力学的な入力パラメータ、及び異なる粒度の最適化された成分を生成すること；
を含む第２ステップと
を備える、システム。
【請求項１６】
前記大域的最適化アルゴリズムは、前記定義された範囲の各々から値を無作為に選択するように構成される、請求項１５のシステム。
【請求項１７】
前記計算されたミスフィット値の前記最小化は、線形最適化アルゴリズムを用いて最適化される、請求項１５のシステム。
【請求項１８】
前記見積もられ最適化された砂比は、前記見積もられ最適化された砂比内における異なる粒度の成分を最適化するために、固定パラメータとして使用され、
前記異なる粒度の成分の分布範囲は、前記見積もられ最適化された砂比によって拘束される、請求項１５のシステム。
【請求項１９】
前記見積もられ最適化された砂比、及び最適化された水力学的な入力パラメータを生成すること、並びに最適化された水力学的な入力パラメータ、及び異なる粒度の最適化された成分を生成することは、それぞれ、前記第１ステップの操作及び前記第２ステップの操作にわたって繰り返される、請求項１５のシステム。
【請求項２０】
前記生成された最適化された水力学的な入力パラメータ及び前記異なる粒度の最適化された成分を用いて、順モデルを実行すること、を更に含む、請求項１５のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
優先権の主張
本出願は、２０１８年５月３１日に出願された米国特許出願第１５／９９４５８６号に対する優先権を主張するものであり、その内容の全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
前進層位モデルは、石油貯留層又は堆積物充填盆地といった、地表下の土壌容積（土工量）の詳細な内部幾何学及び岩石特性をデジタル表現であり、地質タイムスケール上において層序又は堆積の地質層の形成を調べるツールとして使用される。前進層位モデルは、地質学的貯留層シミュレーションを提供し、この地質学的貯留層シミュレーションは、例えば、新しい炭化水素井戸のための場所を選択するために、炭化水素埋蔵量を推定するために、及び炭化水素貯留層の開発戦略を計画するために使用される。３つの必須前提条件が、層序前進シミュレーションが成功であると考えるために必要である。第一に、露頭の、地震の、又は他の確かなデータによって記録された層序形成過程がよく理解されなければならない。第二に、前進モデルは、層序プロセスの応答系を記述できなければならない。第三に、多くの入力パラメータの正確な見積もりが行われなければならない。しかしながら、３つの前提条件をすべて満たすことが技術的に挑戦的なことであると判明した。
【発明の概要】
【０００３】
本開示は、線形及び非線形ハイブリッドアルゴリズムを使用する逆層序モデリングを記載する。
【０００４】
一実施では、第１ステップにおいて、定義された範囲値が、複数の流体力学的入力パラメータの各々のために選択される。シミュレーションされた地形結果が、該選択された範囲値及び順モデルを用いて生成される。詳細な地震解釈が、特定の地震特徴又は観測された地形を表すために生成される。シュミュレーションされた地質結果と詳細な地震解釈との間の隔たり（距離）を表すミスフィット値の計算値が最小化される。推定された最適化された砂比及び最適化された流体力学的入力パラメータが、生成される。第２ステップでは、遺伝的アルゴリズムが、該推定された最適化された砂比における各粒度（グレインサイズ）の比率を特定するために使用される。順モデルによって生成されたシミュレーション結果、並びに坑井データから抽出された空隙率及び厚さのデータから計算されるミスフィット値が、異なる粒度の最適化された成分を生成するために使用される。
異なる粒度の最適化された成分及び最適化された流体力学的入力パラメータが生成される。
【０００５】
記載された主題の実施は、前述の実施を含むものであって、コンピュータにより実施される方法；コンピュータにより実施される該方法を実行する、コンピュータにより読み出し可能な（コンピュータで可読な）命令を格納する持続的でコンピュータにより読み出し可能な（コンピュータで可読な）媒体；及び、命令を格納する有形で持続的な、機械読み出し可能な媒体を有すると共に１又は複数のコンピュータと相互に動作可能に結合された１又は複数のコンピュータメモリデバイスを含むコンピュータにより実施されるシステム；を用いて実施されることができ、該命令は、該１又は複数のコンピュータにより実行されるとき、コンピュータにより実施される方法／該持続的でコンピュータにより読み出し可能な媒体上に格納された該コンピュータにより読み出し可能な命令を実行する。
【０００６】
本明細書に記載される主題は、以下の利点のうちの１又は複数を実現するように実施されることができる。第一に、成功する前進層序モデルに必要な多くの要求された入力パラメータの値を推定しまた調整することは、典型的には、地質学技術者によって実行された手動プロセスである。該手動の推定及び調整（チューニング）は、非常に時間消費的であり得るものであり、結果は、異なる地質学技術者間でしばしば整合しない。しかしながら、記載された方法論は、多重スケールの事前観測データ（例えば、（坑井ログ及び坑井コアからの）坑井データ並びに地震データ）で前進層序モデルを較正するための自動解法を可能にしており、該データは、前進層序モデルを生成する従来方法より正確であり整合する。第二に、該生成された前進層序モデルは、地質学的予測の全体的な精度を改善するために使用されることができる。第三に、記述された方法論は、前進層序モデルといった、生成された出力データに基づき有形の機器類を動的に制御するために、又は有形の機器類の直接制御のために、リアルタイム計算システムによって使用されることができる。第四に、記載された方法論は、計算上の観点からはより安価であり、また前進層序モデルを生成するために計算要求を低減するに少なくとも際には、コンピュータの動作を改善できる。
【０００７】
本明細書の主題の、１又は複数の実施の詳細は、詳細な説明、請求の範囲、及び添付図面に記載されている。該主題の他の特徴、態様、及び利点は、詳細な説明、請求の範囲、及び添付図面から、当業者に明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
特許又は出願ファイルは、カラーで制作される少なくとも１枚のカラー図面を含む。  カラー図面を持つこの特許出願公開の写しは、請求に際して、かつ、必要な手数料の支払いに際して、特許商標庁によって提供される。
【０００９】
【図１】図１は、本開示の実施に従う、線形及び非線形のハイブリッドアルゴリズムを用いる逆層序モデリングのためのコンピュータにより実施される方法の一例を例示するフローチャートである。
【００１０】
【図２Ａ】図２Ａは、本開示の実施に従う、順モデルの例示的な初期の地形を示すグラフである。
【００１１】
【図２Ｂ】図２Ｂは、本開示の実施に従う、例示的な正弦波の海水面の曲線を示すグラフである。
【００１２】
【図３Ａ】図３Ａは、本開示の実施に従う、中心線に沿ったデルタ状ローブの発達を示すデータプロットである。
【００１３】
【図３Ｂ】図３Ｂは、本開示の実施に従う、異なる粒度の移動距離を示すグラフである。
【００１４】
【図３Ｃ】図３Ｃは、本開示の実施に従う、コンパクションを伴わないデルタシミュレーションの２Ｄプロファイルを示すデータプロットである。
【００１５】
【図３Ｄ】図３Ｄは、本開示の実施に従う、コンパクションを伴うデルタシミュレーションの２Ｄプロファイルを示すデータプロットである。
【００１６】
【図４Ａ】図４Ａは、本開示の実施に従う、複数（２より大きい）の粒度が考慮されるときに粒度１のコスト関数が非凸状特徴を示すことを図示するグラフである。
【００１７】
【図４Ｂ】図４Ｂは、本開示の実施に従う、砂比のみが考慮されるときに粒度１のコスト関数が凸状特徴を示すことを図示するグラフである。
【００１８】
【図５】図５は、本開示の実施に従う、観測されたデータ及び逆結果の間の差を示すグラフである。
【００１９】
【図６Ａ】図６Ａは、本開示の実施に従う、高周波数発振コスト関数上の粒度最適化のために実施された遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を示すグラフである。
【００２０】
【図６Ｂ】図６Ｂは、本開示の実施に従う、残差誤差及び相関を用いることによって大域的最適値を選択することを示すグラフである。
【００２１】
【図７】図７は、本開示の実施に従う、シミュレーションされた井戸データと実際の（観察された）井戸データとの間の比較を示すグラフである。
【００２２】
【図８Ａ】図８Ａは、本開示の実施に従う、北海におけるＦ３ブロックの位置のデータプロットである。
【００２３】
【図８Ｂ】図８Ｂは、本開示の実施に従う、４つのシステムトラクトの後期中新世から更新世のデータプロットである。
【００２４】
【図８Ｃ】図８Ｃは、本開示の実施に従う、インライン及び井戸の位置のデータプロットである。
【００２５】
【図９Ａ】図９Ａは、本開示の実施に従う、観察されたインラインプロファイルデータと逆（シミュレーション）結果との間の差を示すグラフである。
【００２６】
【図９Ｂ】図９Ｂは、本開示の実施に従う、観測されたインライン地震プロファイルのデータプロットである。
【００２７】
【図９Ｃ】図９Ｃは、本開示の実施に従う、観察されたプロファイルされた（プロファイル済み）インラインデータと逆（シミュレーション）結果との重なりを示すデータプロットである。
【００２８】
【図１０Ａ】図１０Ａは、本開示の実施に従う、シミュレーションされた井戸データとウェル空隙率ログとの比較のグラフである。
【００２９】
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、本開示の実施に従う、デルタ状システムを貫通する井戸のデータプロットである。
【００３０】
【図１１】図１１は、本開示の実施に従う、記載されたアルゴリズム、方法、機能、プロセス、フロー、及び手順に関連付けられた計算機能性を提供するために使用されたコンピュータ実施システム（コンピュータにより実施されるシステム）の一例を示すブロック図である。
【００３１】
種々の図面における同様の参照番号及び指称は、同様の要素を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下の詳細な説明は、線形及び非線形のハイブリッドアルゴリズムを用いる逆層序モデリングを記載し、また１又は複数の特定の実施の文脈において開示された主題を当業者が作りまた使用することを可能にするために提示される。該開示された実施の様々な修正、変更、及び置換が為されることができ、当業者には容易に明らかであり、定義された一般原理は、本開示の範囲を逸脱することなく、他の実施及び用途に適用されることができる。場合によっては、記載された主題の理解を得るために不要であると共に技術分野における通常の知識のうちの一つである知識内である一又は複数の技術的詳細は、１又は複数の記載された実施を分かり難くしないように省略され得る。以下のことが意図される：本開示には、記載された又は図示された実施に限定されるものではなく、記載された原理及び特徴に整合する最も広い範囲を与えられる。
【００３３】
順モデル（例えば、２次元（２Ｄ）流体力学的順モデル、これは河川卓越型（fluvial-dominated）デルタ系順方向シミュレーションのために設計される）は、石油貯留層又は堆積物充填盆地といった、地表下の土壌容積の岩石特性及び詳細な内部幾何学のとのデジタル表現である。順モデルは、層序前進シミュレーションのためのフォワードエンジンとして使用される。例えば、計算は、地質タイムスケール上における層序又は沈殿物の地層の形成を調査し／模擬するために、また、新しい炭化水素井戸の場所の選択、炭化水素埋蔵量の見積もり、及び炭化水素貯留層の開発戦略の計画のための地質貯留層シミュレーションを提供するために、特定の順モデル上において実行されることができる。
【００３４】
層序前進モデルは、以下の４つの主なサブカテゴリーに分けられることができる：１）幾何学的、２）ファジィ論理、３）拡散、４）流体力学的プロセス応答。幾何学的モデルは、物理的プロセス自体というよりは、地質学的側面から堆積過程の幾何学的結果を記述する。ファジィ論理モデルは、一連の論理規則を通じて堆積物の空間的及び時間的な分布を制御する。拡散モデルは、堆積物の輸送及び堆積が、事前の堆積物の質量／表面に関するある拡散勾配を持つ拡散過程によって記述され得ると仮定する。流体力学的なプロセス応答モデルは、基本的な流体力学的法則に従い、また異なるタイプの堆積のシステムプロセスを数値的にモデル化できる。
【００３５】
３つの前提条件が、典型的には、層序前進シミュレーションが成功であることを見なすために必要とされる。
第一に、露頭の、地震の、又は他の確かなデータによって記録された層序形成過程がよく理解されなければならない。
第二に、順モデルは、層序プロセス応答系を記述できなければならない。第三に、多くの入力パラメータの正確な見積もりが行われなければならない。しかしながら、３つの前提条件をすべて満たすことが技術的に挑戦的なことであると明らかになっており、特に、該多数の入力パラメータ値の正確な推定である。
【００３６】
いくつかの実施では、記述された方法論を用いて使用されることができる標準入力ファイルの一例は、以下の入力パラメータを含むことができる。
以下のことを留意されたい：該入力ファイルは、記載された反転アルゴリズム（すなわち、粒子群最適化（ＰＳＯ：Particle Swarm Optimization）セクション及び遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）セクション）のための特定の入力パラメータを含むこと：
【表１】
2021526634.tif 000003
【表２】
2021526634.tif 000004
【表３】
2021526634.tif 000005
【表４】
2021526634.tif 000006
【表５】
2021526634.tif 000007
【００３７】
成功する前進層序モデルに必要な多くの必要とされる入力パラメータの値を正確に推定しまた調整（チューニング）することは、典型的には、地質技術者によって実行される手動プロセスである。しかしながら、該手動の推定及び調整は、非常に時間消費的であり得ており、また結果は、異なる地質技術者の間でしばしば不整合である。
【００３８】
いくつかの半自動化又は自動化の逆タイプのワークフローが、該正確な推定の問題を解決するために、以前の研究者によって提案された。事前の試みの大部分は、以下のように要約されることができる：１）推定された／ランダムな初期値が、シミュレーション結果を生成するために順モデルに入力される；２）シミュレーション出力及び観測の両方は、ミスフィット計算のための目的関数を構築するために使用される；３）出力データ及び実データの比較から生成されたミスフィット（例えば砂岩の厚み差）が入力パラメータ最適化のための逆アルゴリズムへ供給される。事前の取り組みでは、例えば、１）坑井データ及び坑井コアから抽出された層相トラクト（facies tract）厚は、逆エンジンとしての使用のための目的関数を構築するために利用された；２）不整合計算のための岩石学及び逆最適化のためのＧＡを使用した；３）目的関数を構築するために専門家ユーザにより提供された主観的値を採用し、また出力モデルをランク付けするために遺伝的アルゴリズムを利用した；４）多次元（的）尺度構成法（ＭＤＳ）及び自己組織化マップ（ＳＯＭ）は、多次元パラメータを可視化するために導入された；及び、５）ミスフィットの地形及び年齢計算は、区分的反転が１ステップ反転より良好に実行するという示唆を伴う最適化のために近傍アルゴリズム（neighborhood algorithm）と共に使用された。
【００３９】
先立つ取り組みは一般的な属性を持っており、順モデルは、反復プロセスの間に、たとえ該反復プロセスが時間に関して高くついたとしても、多くの入力を持つブラックボックスとして扱われた。逆アルゴリズム（つまり、大域的最適化アルゴリズム）は、満足する出力が達成されるまで、感度解析に基づいて自動的にボタンを操作するように設計された。先立つ実益は、逆アルゴリズムが、いかなる特定の前進モデルにも依存しない個々のモジュールであるので、非常に融通が効く。事前の取り組みの欠点は、逆アルゴリズムの有効性及び効率性が順モデルによって制限されることができることである。例えば、順モデルは、ブラックボックスとして扱われるので、順方向シミュレーションの各ステップにおいて区分的反転を行うことは困難である。その結果として、活用された（leveraged）逆アルゴリズムは、順方向シミュレーションの全体的な結果に基づき、一般的に最適化されたパラメータを提供できるだけである。該一般的に最適化されたパラメータは、普通は、順方向シミュレーションに関連付けられた各時間ステップに関してうまく適合しない。その結果として、順方向シミュレーションは、時間に関して高くつき、順方向シミュレーションによって提供された情報は完全に使用可能ではない。複数の入力パラメータ値の変化は、多数の可能な組み合わせを考慮することを必要とする。順モデルは、可能な入力パラメータ値の組み合わせに基づき各反復において複数回、訓練されることができるので、反復回数を人為的に制約することがしばしば必要であり、反復回数は反転の精度を制限する。
【００４０】
高いレベルにおいては、現在の開示は、マルチスケールの事前の観測データ（例えば、坑井データ及び地震データ）を用いて順モデルを較正することを説明しており、該データは、入力パラメータ値を生成する従来の方法より正確であり一貫している。生成された順モデルは、地質学的予測の全体的な精度を改善するために使用されることができる。
【００４１】
低いレベルでは、説明された方法論は、ミスフィットの計算のための目的関数を構築すること、及び該計算されたミスフィット及び逆アルゴリズムを用いて入力パラメータを最適化することを改善する。デルタ型システムが使用されており、それは、デルタ状堆積物に関する形成プロセスが、異なる流体運動方程式（例えば、運動量、移流−拡散、及び確率的パーセルベースセルラルーティング）を用いる流体力学的プロセス応答モデル、拡散モデル、及び単純化されたモデルによって十分に研究されまた数学的に記述されてきたからである。説明された方法論の実施において、移流−拡散方程式が、前方エンジンとして利用される。ＰＳＯ、拡張Ｌａｇｒａｎｇｅ未定係数法（ＡＬＭ）、及びＧＡも、２ステップ逆アルゴリズムを構築するために採用される。坑井ログから抽出された空隙率、岩石学的厚さ、及び解明された地震面が、目的関数の確立のために利用される。
【００４２】
説明された２ステップ逆アルゴリズムは、順モデルの入力パラメータ最適化に使用され、該順モデルは、詳細で完全な物理的順方向シミュレーションを行うために必要とされる基本的な入力パラメータ（例えば、放出量、速度、及び異なる粒度の成分）のいくつかを迅速に推定するために砕屑性堆積物用に設計されたものである。砕屑性堆積物は、先在する鉱物と岩石の砕屑岩（破片）で構成される。砕屑物は、物理的風化によって他の岩石から砕け落ちた塊及びより小さな粒といった地質的な砕屑物の破片と見なされることができる。砕屑物は、懸濁物であれ掃流物であっても、堆積物輸送における、また流送土砂の堆積物における沈積によって生じた岩及び粒子を参照して使用される。いつかの実施では、順モデルは、河川卓越型デルタシステムシミュレーション（fluvial-dominated delta system simulation）のために設計された２Ｄ順モデルである。順モデルのカーネルエンジンは、コンパクションが考慮される一方で、面内では定常状態２Ｄ移流‐拡散方程式であることができ、また垂直方向では線形モデルであることができる。２ステップ逆アルゴリズムは、順モデル特性に基づいて設計される。
【００４３】
逆アルゴリズムの第１ステップでは、地形（地形学的情報）が、順方向シミュレーションの各時間ステップにおける砂比及び他パラメータの最適化（例えば、流体力学的パラメータ）のための目的関数を構築するために使用される。いつかの実施では、ＰＳＯ及びＡＬＭは、第１ステップにおける区分反転のエンジンである。例えば、大域的最適化アルゴリズム（例えば、ＰＳＯ）は、ランダム粒子のグループを初期化して、２Ｄ移流−拡散方程式又は他の非線形方程式を解くことによって、異なる粒度の分布を計算するために使用される。線形最適化アルゴリズム（例えば、ＡＬＭ）が、次いで実行されて、各粒度の成分を解くと共に、シミュレーション及び実データから生成された地形のミスフィットを計算する。ＰＳＯ又は別の大域的最適化アルゴリズムが、粒子（すなわち、入力パラメータ）を更新するために、また該計算されたミスフィットに従って最適解を探索するために適用される。最適解が見つかると、異なる粒度が砂及び泥として分類され、それらの成分が、砂比を生成するめに、それぞれに加えられる。異なる粒度の成分は、線形最適化を通して計算され、また他のパラメータは大域的最適化を通して推定される。
【００４４】
逆アルゴリズムの第２ステップ、このステップは最終最適化を生成するものであって、（例えば、坑井ログ及び坑井コアから抽出された）空隙率及び様々な粒度の厚い部分（thickness、濃度、粘度、密集）が、異なる粒度の成分を第１ステップから推定された砂比の制約の下で較正するための目的関数を構築するために使用される。
ＧＡ又は別のグローバルアルゴリズムが、カーネルエンジンとして使用される。
相関及び残差誤差又は他の基準が、シミュレーションと観測との類似度をランク付けするために使用される。
【００４５】
３つの特筆すべき特徴が、以前の試みと比較した場合に、説明された方法論を区別する：
１．ブラックボックスとして順モデルを扱う代わりに、該順モデルが、第一段階において凸関数として部分的に書き換えられて、第一段階において凸関数の最適化を可能にする。
非線形アルゴリズムが、２Ｄ移流−拡散面内において伴われる流体力学パラメータを最適化するために使用された。線形モデルの二次最適化が、異なる粒度の成分、それは垂直積層パターンを制御するものであって、該成分を決定するために実行された。非線形アルゴリズムは、該反転効率を著しく改善し、またハイブリッド線形及び非線形アルゴリズムによって駆動される他の順モデル上において使用されることができる。
２．入力パラメータは、ある一ステップの最適化というよりは、階層的に最適化される。他のパラメータと比較して、異なる粒度成分は、該順モデルの低周波傾向よりむしろ、高周波詳細に対して、より敏感である。従って、（例えば、ＡＬＭを用いて）計算された異なる粒度成分は、逆転の第一ステップ段階において砂比を計算することによって、次元的に、低減された。一次元の砂比は、地質に対する高次元の粒度成分の影響を近似するために使用され、これは、順モデルの低周波数の傾向である。この次元減少の過程を、事前の地質学的制約の下での費用関数の平滑化と考えることができる。該目的関数は、正確で安定な解のために、非凸関数から凸関数に変換される。異なる粒度成分が、反転の第１ステップにおいて計算された該砂比の制約の下で坑井データを反転の第２ステップにおいて用いることによって最適化される。階層的／カスケーディング的な反転戦略は、各ステップにおけるパラメータの次元を減らし、また必要な反復回数、及び処理要求を減らして、解の安定性を増加させる。
３．区分的反転を適用すると、従来のアプローチと比較した場合、各シミュレーションステップに対する最も適合するパラメータをもたらす。
累積誤差が最小化され、精度が向上される。
計算コストは、また、順モデル全体が処理されてしまうまで待つというより、最適化が各ステップにおいて実行されることができるので、削減される。
【００４６】
図１は、本開示の実施に従う、ハイブリッド線形及び非線形アルゴリズムを用いる逆層序モデリングのための、コンピュータにより実施される方法１００の一例を示すフローチャートである。
提示を明瞭にするために、
引き続くる記述は、一般的には、本記述における他の図面の文脈において方法１００を記述する。
しかしながら、以下のことが理解されるであろう：方法１００は、例えば、任意のシステム、環境、ソフトウェア、及びハードウェアによって、又は、システム、環境、ソフトウェア、及びハードウェアの組み合わせによって、適宜に、実行可能であること。
いくつかの実施では、方法１００の様々なステップが、並列して、組み合わせて、ループで、又は任意の順序で、実行されることができる。
【００４７】
高レベルでは、方法１００は、順モデル及び２段階逆エンジンを含む。２段階逆エンジンは、引き続く順モデリングのための一組の十分に最適化されたパラメータを出力するために、逆アルゴリズムを利用する。
【００４８】
地震データは、低周波数の傾向（すなわち、デルタ堆積物の地形）を捕らえるために、２ステップ逆アルゴリズムの第１ステップ（１０２）で利用される。流体力学的入力パラメータ（例えば、放出量（放出、discharge）及び速度）並びに砂比が、最適化される。
【００４９】
デルタ堆積物を貫通することから得られた坑井データは、デルタ堆積物の高周波の入力パラメータ（例えば、空隙率及び貯留層の厚さ（thickness、濃度、粘度））を較正するために、２ステップ逆アルゴリズムの第２ステップ（１０４）において採用される。異なる粒度の成分が最適化される。
【００５０】
いくつかの実施では、結果としての良好に最適化された入力パラメータは、追加の結果を生成するために、順方向シミュレーションを用いて使用されることができる。
【００５１】
順（フォワード）モデル
【００５２】
２Ｄ流体力学的前進モデルが、河川卓越型三角州（デルタ）システムのプログラデーション（progradation、前進平衡作用、進均作用）及びリトログラデーション（retrogradation、退均作用）をシミュレーションするために使用される。計算の時間反復を短縮するために、液体排出量、大規模の起伏、流域温度の関係は、堆積物濃度を計算するために使用されてきた。この関係は、堆積物濃度が独立な入力パラメータであることが考慮されないので、非線形最適化のために必要な入力パラメータの量を減少させる。前述されるように、いつかの実施では、順モデルのカーネルエンジンは、面内では定常状態の２Ｄ移流−拡散方程式であると共に垂直方向では線形モデルであり、一方で、コンパクションが考慮されている。
【００５３】
浮流堆積物が、デルタ堆積物の発達の主要なメカニズムである。
三次元（３Ｄ）懸濁堆積物の運動は、制御容積からの土砂質量流束に、該制御容積における質量変動率を加えたものとして（式（１）のように）表されることができる：
【数１】
2021526634.tif 000008
ここで、ρｓは、堆積物の質量密度であり、Ｃは体積における瞬間濃度であり、ｕはｘ方向における瞬間速度であり、ｖはｙ方向の瞬間速度であり、ｗはｚ方向の瞬間速度である。
【００５４】
解法プロセスを単純化するために、（式（２）で表されるような）定常状態の２Ｄ移流−拡散方程式を用いて、垂直方向における浮流堆積物の変動を考慮せずに、横方向における異なる粒度輸送を記述する：
【数２】
2021526634.tif 000009
ここで、ｕ、ｙはそれぞれｘ方向及びｙ方向の速度であり、Ｉは堆積物インベントリ又は堆積物濃度であり、Ｋは乱流堆積物拡散率であり、及び、λは第一次の除去速度定数である。
【００５５】
垂直方向では、異なる粒度の積層分布が、線形モデルによって（式（３）で表されるように）計算される：
【数３】
2021526634.tif 000010
ここで、ｑｓｚは、体積における各時間ステップ毎の異なる粒度の浮流堆積物であり、ｐｉは、異なる粒度の成分であり、Ｎは、粒度の数であり、Ｃは、体積における瞬間濃度であり、ｕは、体積における瞬間速度である。
粒度の積み重ね順序は、地質観測（すなわち、粒度成分を上方に粗大化することを伴う逆サイクル）に従う。
【００５６】
逆アルゴリズム
【００５７】
第１ステップ（１０２）
【００５８】
逆アルゴリズムの第１ステップでは、地形（地形学的情報）が、順モデルを用いた順方向シミュレーションの各時間ステップにおいて、砂比及び他のパラメータの最適化（例えば、流体力学的入力パラメータ）のための目的関数を構築するために使用される。
【００５９】
方法１００の第１ステップ１０６では、入力パラメータの範囲が定義される。いくつかの実施では、該範囲は、（例えば、以前に定義された入力ファイルに例示されるように）入力パラメータによって定義されることができる。特定の例として、パラメータ「Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ（放出量）」の範囲は、次のように定義されることができる：
【表６】
2021526634.tif 000011
ここで、パラメータの範囲は１００〜５００の範囲にある。ここでは、放出範囲は、既知の全地球近代河川の流量の統計結果及び河道のサイズによって制約される。他の実施では、範囲の値は、ユーザによって入力されることができ、自動化されたソフトウェアプロセスによって動的に特定されることができる。１０６から、方法１００は１０８に進む。
【００６０】
１０８では、定義された入力パラメータ範囲が、ＰＳＯアルゴリズムに供給される。
ＰＳＯアルゴリズムは、可能な範囲を持つ入力パラメータ毎の定義された範囲値から無作為に値を選択するように構成される。例えば、ＰＳＯアルゴリズムは、Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ（放出量）入力パラメータのための最初の反復において３００を選択する。各時間ステップのために、ランダム粒子群は、２Ｄ移流−拡散方程式又は他の非線形方程式を解くことによって、異なる粒度の分布を計算するために初期化される。
１０８から、方法１００は１１０に進む。
【００６１】
１１０では、選択されたパラメータ値は、（例えば、入力ファイルからの）他の固定パラメータと結合され、また順モデルに供給されてシミュレーションされた地形の結果を生成する。１１０から、方法１００は１１２に進む。
【００６２】
１１２において、詳細な地震データ解釈が、特定の地震特徴／観測された地形を表すために生成される（例えば、図８Ｂはクリノフォーム（clinoform）特徴の図示である）。
詳細な地震データ解釈は、以下の点で、従来の地震データ解釈とは異なる：詳細な地震データ解釈は、上面だけでなく、目標の堆積ユニット内の全ての時間等価地震イベントもの描写を必要とするという点であって、ここで、該目標の堆積単位は、該目標の堆積ユニット内における各地質時間ステップの地形又は地質表面を表す解釈された地震（地層）表面によって制約されている。解釈された地震面は保存される（例えば、ＡＳＣＩＩ形式）。１１２から、方法１００は１１４に進む。
【００６３】
１１４では、ミスフィット値（Ｄ１）が計算される。いつかの実施では、シミュレーションされた地形と解釈した地震面とのＬ２−ノルムが、ミスフィット計算の目的関数として利用される。例えば、該ミスフィットは、１１２の生成された解釈された地震面を１１０からのシミュレーションされた地形結果と比較することによって計算されることができる：
【数４】
2021526634.tif 000012
ここで、Ｄ１は、シミュレーションされた地形（Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙｓｉｍｕｌａｔｅｄ、例えば１１０）と観測された地形（Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙｓｅｉｓｍｉｃ、例えば１１２）との間のＥｕｌｅｒ距離を表す。
１１４から、方法１００は１１６に進む。
【００６４】
１１６では、線形最適化アルゴリズム（例えば、拡張ラグランジュ乗数（ＡＬＭ））が、１１４の計算されたミスフィット値を最小化するために適用される。
結果としての最小化値は、粒度成分値の百分率（％）における最適化として使用される。
ＡＬＭによって提供された最適化された粒度成分は、（例えば、砂及び泥として）分類され、それらの成分が、砂比を生成するために、それぞれ、追加される。
１１６から、方法１００は１１８に進む。
【００６５】
１１８では、１０８から１１６が、１又は複数回、反復されて、ＡＬＭで計算されたミスフィットに従って最適解が見つけられるまで入力パラメータを更新する。全ての粒子が計算された後に、最適な解が見つかった。最適解があれば、異なる粒度が（例えば、砂及び泥として）分類され、それらの成分は、それぞれ、追加されて、推定された最適化された（推定最適化の）砂比を生成する。１１８から、方法１００は１２０に進む。
【００６６】
１２０では、生成された推定最適化の砂比及び流体力学的入力パラメータ（例えば、Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ（放出量）及び速度）のデータセットが生成される。
推定された最適化の砂比及び流体力学的パラメータは、第二ステップ（１０４）において、固定された入力パラメータとして使用されることになる。
１２０から、方法１００は１２２に進む。
【００６７】
第２ステップ（１０４）
【００６８】
逆アルゴリズムの第２ステップでは、異なる粒度の成分が最適化される。１２０の流体力学的パラメータ及び推定された最適化された砂比は、第２ステップの固定入力パラメータである。異なる粒度の成分が、第１ステップ（１０２）からの推定された砂比の制約の下における最適化のために必要とされる。ＧＡが、反転のエンジンとして導入される。相関及び残差誤差は、２Ｄグラフ上のシミュレーションと観測との間の類似度をランク付けするために使用される。最適化プロセスの初期には、異なる粒度の成分が、指定された間隔を持つ高次元グリッドを形成し、第一世代としてＧＡに供給される。いくつかの実施では、高い相関と低い残差誤差を持つ上位４０％のシード（種値）のみが、引き続く世代のための親として保存される。４世代の後に、ある最高の相関と最少の残差誤差を持つシードが、最適シードとして認識される。
【００６９】
１２２では、異なる粒度の成分の分布範囲は、固定入力の最適化された砂比によって制約される。例えば、４タイプの粒度があり、該粒度は、粗砂、細砂、シルト岩、及び泥岩を含む。粗砂及び細砂は、砂として分類される。シルト岩及び泥岩は、泥岩として分類される。第１ステップ（１０２）の結果に基づき、砂比が０．５であることが知られており、これは砂岩５０％及び泥岩５０％を意味する。１２２から、方法１００は１２４に進む。
【００７０】
１２４では、各粒度の比率を決定するために、ＧＡが使用される。各粒度の範囲は、０〜５０％である。ＧＡが実行されて、該範囲内の異なる粒度の成分を生成する。１２４から、方法１００は１２６に進む。
【００７１】
１２６では、全てのパラメータが（例えば、１１４で使用されるものとして）順モデルに供給されて、シミュレーション結果を生成する。１２６から、方法１００は１２８に進む。
【００７２】
１２８では、厚さ及び空隙率のデータが、井戸データから抽出される。１２８から、方法１００は１３０に進む。
【００７３】
１３０では、１２８からの厚さ及び空隙率のデータが、ミスフィット関数を構築するために、１２６のシミュレーション結果と組み合わされる：
【数５】
2021526634.tif 000013
ここで、Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓｗｅｌｌｓは、井戸から抽出された岩石学厚さを表しており、Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓｓｉｍｕｌａｔｅｄは、シミュレーションから抽出された岩石学厚さを表しており、Ｐｏｒｏｓｉｔｙｗｅｌｌｓは、井戸から抽出された空隙率を表しており、Ｐｏｒｏｓｉｔｙｓｉｍｕｌａｔｅｄはシミュレーションから抽出された空隙率を表す。
１３０から、方法１００は１３２に進む。
【００７４】
１３２で、ミスフィット関数（１３０）が、ＧＡとともに使用されて、
異なる粒度の最適化された成分が得られるまで、１又は複数回、（１２４から１３０）を繰り返す。
１３２から、方法１００は１３４に進む。
【００７５】
１３４では、第１ステップ（１０２）から得られた最適化された流体力学的パラメータ及び第２ステップ（１０４）から得られた異なる粒度の成分は、引き続く順モデリングに使用されるために、出力結果として一緒に結合される。
１３４の後に、方法１００は停止する。
【００７６】
結果例
【００７７】
ケース１：合成ケース検証
【００７８】
特定の実施において、記述された方法論は、観測データとしての合成、地質学的に妥当な順方向シミュレーション結果に対して、記述された２Ｄ流体力学的順モデルを用いてテストされた。合成データセットでは、５つの粒度の成分及び放出を含む６つの入力変数が、較正された。最も最適な特定された解は、９７％の相関及び１．８６の残留誤差を有したものであって、推定された入力値が、真の値に非常に近かったことを示唆している。
【００７９】
図２Ａは、本開示の実施に従う、順モデルの例示的な初期地形２００ａを示すグラフである。図２Ａは、１０ｍ倍の距離ｎ（メートル（ｍ））を表す水平軸２０２ａと、地形の高さ（ｍ）を表す垂直軸２０４ａとを有する。地形値は、２０６ａによって表される。順方向シミュレーションが行われて、冒頭のところでテストデータを提供した。順方向シミュレーションは、（図２Ａに見ることができるように）長さ１２．５キロメートル（ｋｍ）及び高さ１５０（ｍ）の傾斜路（ｒａｍｐ）に対して実行された。遷移点（knickpoint）２０８ａは、左境界から約２ｋｍ離れたところに位置された。傾き（slope）２１０ａは、該遷移点２０８ａの上方約２度である。傾斜２１２ａは、ナイックポイント２０８ａの下方約８度である。
【００８０】
図２Ｂは、本開示の実施に従う、例示的な正弦波海面曲線２００ｂを示すグラフである。図２Ｂは、キロアニューム（ａｎｎｕｍ）（ｋａ）で年代を表す水平軸２０２ｂと、振幅（ｍ）を表す垂直軸２０４ｂとを有する。図２Ｂにおいて、正弦波状の変動曲線２０６ｂは、１３６ｍから１４９ｍの範囲であり、１００年の時間ステップ及び２．０ｋａの持続時間が海面として使用されている。
【００８１】
定常平均放出組成（５００ｍ３／ｓ）、及びマルコフ（Ｍａｒｋｏｖ）過程ベースの気候依存放出時系列によって生成された確率的組成から成る確率的流量モデルが、ステップ毎に可変放出パラメータを生成するために使用された。濃度が、集水特性と河川放出系列との間の関係によって計算された。５クラスの堆積物であって、該クラスは各ステップにおいて固定組成（それぞれ、３５％、１０％、１５％、２０％、２０％）を持つ粗砂（１．２ミリメートル（ｍｍ））、中砂（０．３ｍｍ）、細砂（０．１５ｍｍ）、シルト砂（０．０６ｍｍ）、粘土（０．００３ｍｍ）を含むものであって、５クラスの堆積物が、順モデル内に組み込まれた。
【００８２】
図３Ａは、本開示の実施に従う、中心線に沿った三角状ローブの発達を示すデータプロット３００ａである。図３Ａは、ｙ方向に３０ｍ倍の幅（ｍ）を表す水平軸３０２ａと、ｘ方向に１０ｍ倍の距離（ｍ）を表す垂直軸３０４ａとを有する。合計２０個の時間ステップが、河川卓越型（fluvial-dominated）デルタ系の進展をエミュレートするために使用された。三角状ローブは、海面が下がったときに中心線３０８ａに沿って順行（prograded、プログラデーション）させ３０６ａ、海面が上昇したときに盆地向きに内側に後退（retrograded、レトログラデーション）させた３１０ａ。
【００８３】
図３Ｂは、本開示の実施に従う、異なる粒度の移動距離を図示するグラフ３００ｂである。図３Ｂは、ｘ方向の距離（ｍ）を１０ｍ倍した横軸３０２ｂと、全厚（ｍ）を表した縦軸３０４ｂとを有する。異なる色の５つの粒度（３０６ｂ）の移動距離が描かれている。１から５の粒度は、それぞれ、粗砂から泥を表す。粗い粒度は、短い移動距離を持つ堆積曲線のｓ形状３０８ｂを示し、一方、泥は、平坦な形状の曲線３１０ｂを示す。この特徴は、粒径がより荒いほど運動量の速い喪失に帰着される可能性があり、また以下のことを実証している：微細サイズの堆積物が、粗大サイズの堆積物と比較されるとき遙かに長い距離を移動すること。
【００８４】
図３Ｃは、本開示の実施に従う、コンパクション無しのデルタシミュレーションの２Ｄプロファイルを示すデータプロット３００ｃである。図３Ｃは、ｘ方向の距離（ｍ）を１０ｍ倍で表す横軸３０２ｃと、デシメートル（ｄｍ）で深さを表す縦軸３０４ｃとを有する。図示された２Ｄプロファイルは、コンパクション無しでクリノフォーム３０６ｃ（地震表現を与える主要な形態的特徴の傾斜する堆積面）の発展を示す。黒からグレーまでの色は、それぞれ、（粒径バー３０８ｃにあるように）微細から粗大までの粒度を表す。
【００８５】
図３Ｄは、本開示の実施に従う、コンパクション有りのデルタシミュレーションの２Ｄプロファイルを示すデータプロット３００ｄである。図３Ｄは、ｘ方向の距離（ｍ）を１０ｍ倍で表す水平軸３０２ｄと、深さ（ｄｍ）を表す垂直軸３０４ｄとを有する。図示された２Ｄプロファイルは、コンパクション無しでのクリノフォームの進展３０６ｄを示す。（Ｇｒａｉｎ  ｓｉｚｅバー３０８ｄにあるように）黒からグレーまでの色は、それぞれ、微細から粗大までの粒度を表す。
【００８６】
図４Ａ及び図４Ｂに関して、６つの流体力学的パラメータが、異なる粒度の堆積物成分及び河川放出を含むものであって、記載された逆最適化プロセスにおいて変化することが許容されており、該プロセスでは、他のものは、正しい値において一定に保たれた。反転の第１ステップ（１０２）では、順方向シミュレーションの２０回ステップから抽出された模擬された表面が、各区分の反転プロセスの目的関数を構築するために、地形として使用された。
各時間ステップにおいて、ＰＳＯは、初めの部分において一組の放出値を初期化し、ＡＬＭは、所与の放出値に従って異なる粒度成分を最適化するためであると共に目的関数のミスフィットを計算するために適用された。最適化及び更新の方針は、そのとき、最小ミスフィットを持つ最良解を選択すると共に放出を更新するために、ＰＳＯによって実行された。少なくとも９５％の精度に達するまで次の時間ステップに移動すると共に停止する最適化に到達して、繰り返し回数が最大６０回を超えた。
【００８７】
図４Ａは、本開示の実施に従う、複数（２より大きい）の粒度が考慮される場合に、粒度１のコスト関数が非凸特徴を示すことを示すグラフ４００ａである。図４Ａは、ある個数の粒度セットを表す横軸４０２ａと、エラー（×１０４）を表す縦軸４０４ａとを有する。ライン４０６ａは、異なる粒度セットのエラーを表し、一方、線４０８ａは、平滑化されたエラーを表す。異なる粒度の成分は、記述された線形最適化を通して得られた。
しかしながら、各粒度のコスト関数は、複数（２より大きい）の粒度が考慮される場合に、実際には非凸関数である。線形最適化法は、大域的最適化を見つける以外の局所的最小値を生成する傾向にある。
【００８８】
図４Ｂは、本開示の実施に従た、砂比のみが考慮される場合に、粒度１のコスト関数が凸状特徴を示すことを図示するグラフ４００ｂである。図４Ｂは、ある個数の砂比セットを表す横軸４０２ｂと、誤差（×１０５）を表す縦軸４０４ｂとを有する。ライン４０６ｂは、砂比セットのエラーを表し、一方、ライン４０８ｂは、平滑化されたエラーを表す。図４Ａの識別された欠陥を克服するために、地質学的分類に従って、５つの粒度が砂及び泥に分類された。それらの成分は、それぞれ、砂比及び泥比を計算するために添加された。記述された方法論は、地質学概念の強い制約の下において、４次元コスト関数（つまり、４自由度を持つ５成分）を１次元に絞り込み、また砂比の滑らかなコスト関数を生成した。該砂比の予測は、安定であって高い信頼性になった。
【００８９】
図５は、本開示の実施に従う、観察されたデータと逆結果との間の差異５００を図示するグラフである。図５は、ｘ方向における距離（ｍ）を表す水平軸５０２と、地形高（ｍ）を表す垂直軸５０４とを有する。解釈された元の地形表面５０６が、図５の左下に差し込まれている。グラフ５１４にあるものとして、実地形５１２に対する逆結果５０８と観測データ５１０との比較は、以下のことを示す：シミュレーション逆結果５０８は、解釈された地形表面５０６にほぼ重なり、排出量及び砂比が、ＰＳＯとＡＬＭとの組み合わせを通して９５％以上の精度でうまく最適化されたことを示唆している。観測の低周波傾向は、よく捉えられていた。
【００９０】
図６Ａは、本開示の実施に従う、高周波振動のコスト関数上の粒度の最適化のために実施されたＧＡを示すグラフ６００ａである。図６Ａは、ある数のデータセットを表す水平軸６０２ａと、シミュレーション結果及び井戸データのユークリッド距離を表す尺度としてのエラー推定を表す垂直軸６０４ａとを有する。
【００９１】
反転の第二ステップ（１０４）では、最適化のために異なる粒度の成分が最適化のために必要とされた。坑井データから抽出された異なる粒度の厚さ（ｍ）及び空隙率（％）が、シミュレーションと観測との間の高周波差を反映する目的関数を構築するために使用された。目的関数６０６ａは、有意な振動特性（例えば、６０８ａ）を示し、したがって、線形アルゴリズムによって最適化することはできない。ＧＡが、大域的最適化結果を探索するために、目的関数（６０６ａ）エンジンとして実行された。当初においては、解空間に均等に分布された１５個の個体が、候補の第一世代として、ＧＡによって初期化された。個々の適応度は、相関及び残差誤差によって評価される。それらのより適合性の高い個体が、クロスオーバ及びミューテーションを通して新しい世代を形成するために選ばれる。４世代（６１０ａ）後に、６０個体が発生されて、評価された。
【００９２】
図６Ｂは、本開示の実施に従う、残差誤差及び相関を用いることによって大域的最適値の選択を図示するグラフ６００ｂである。図６Ｂは、シミュレーションされた井戸データと実井戸データとの間の誤差を表す水平軸６０２ｂと、シミュレーションされた井戸データと実井戸データとの間の相関を表す垂直軸６０４ｂとを有する。図６Ａにあるように、縦軸は、シミュレーション結果及び井戸データのユークリッド距離を表すスケールとして誤差見積もりを表す。最も高い相関（９７％）及び最も低い残差誤差（１．８６）を持つ最適解６０６ｂが、見出された。
【００９３】
図７は、本開示の実施に従う、シミュレーションされた井戸データと実際の（観察された）井戸データとの間の比較を示すグラフ７００である。図７は、３つの井戸（井戸１  ７０１ａ、井戸２  ７０１ｂ、及びウェル３  ７０１ｃ）を含む。各井戸は、シミュレーションされた井戸（井戸ＳＩＭ）データ及び実井戸（井戸ＲＥＡＬ）データ（つまり、それぞれ、井戸１  ７０１ａ〜７０２ａ及び７０２ｂ；それぞれ、井戸２  ７０１ｂ〜７０４ａ及び７０４ｂ；並びに、それぞれ、井戸３  ７０１ｃ〜７０６ａ及び７０６ｂ）の２つの別々のグラフによって表される。各グラフ（例えば、７０２ａ）は、岩石学（例えば、あるカテゴリ）を表す横軸と、厚さ（ｍ）を表す縦軸とを有する。
【００９４】
図７では、３つの井戸７０１ａ、７０１ｂ、及び７０１ｃは、順モデルから、それぞれ、４０００、６０００、及び８０００ｍから抽出された。井戸毎に、シミュレーションされた井戸データは、左側のパネル（例えば、７０２ａ）に示され、また実際の井戸データは、右側のパネル（例えば、７０２ｂ）に示される。各井戸は、岩石学を表す水平軸７０８と、厚さ（ｍ）を表す垂直軸７１０とを有する。
【００９５】
２ステップ逆アルゴリズムによって生成された最適パラメータが、シミュレーションのために前進モデルに入力された。シミュレーション結果から抽出された３つの井戸７０１ａ、７０１ｂ、及び７０１ｃは、実際の（観測された）井戸データと比較された。理解されるように、各井戸は、シミュレーションされた井戸データと実際の井戸データとの間の著しい類似性を示しており、２ステップ逆アルゴリズムがパラメータ最適化にうまく利用できることを示唆している。
【００９６】
ケース２：実ケース検証
【００９７】
実データ試験ケースでは、３つのパラメータは、放出量、ソース速度及び砂比を含むものであって、最適化のために変化された。最終結果は、解釈された地震地形との約９０％の類似性、及び坑井データとの高い整合性を示したものであって、記述された方法論が実ケーススタディ上に関して成功裏に適用されたことを示している。
【００９８】
図８Ａは、本開示の実施に従う、北海におけるＦ３ブロックの位置のデータプロット８００ａである。オランダ沖Ｆ３地震探査が、逆層序モデリング検証のために収集された。データは、ＯＰＥＮＤＴＥＣＴの無料の及び公共のデータセット（ｄＧＢ  Ｅａｒｔｈ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ、Ｔｈｅ  Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓにより生成されたもの）から導き出された。Ｆ３ブロック北海（F3 Block North Sea）８０２ａは、北海のオランダセクターの３Ｄ地震探査で被覆されたブロックである。
【００９９】
図８Ｂは、本開示の実施に従う、４つのシステムトラクト（system tract、堆積体）の後期中新世から更新世のデータプロット８００ｂである。横軸８０１ｂは、距離（ｋｍ）を表し、縦軸８０２ｂは、ミリ秒（ｍｓ）で時間を表す。シーケンス層序解析によれば、底から上への中新世後期から更新世の４つのシステムトラクト（つまり、海進期堆積体（ＴＳＴ）８０３ｂ、高海面期堆積体（ＨＳＴ）８０４ｂ、低下期堆積体（ＦＳＳＴ）８０６ｂ、及び低海面期堆積体（ＬＳＴ）８０８ｂ）がプロファイル上で認識される。理解されるように、ＨＳＴ８０４ｂは、大規模なシグモイド（Ｓ字状の）クリノフォームを持つ流れ三角州（デルタ）システム（デルタ堆積物８１０ｂ）に支配されている。デルタ堆積物８１０ｂは、全体的に高い空隙率を持ち、砂及び頁岩からなる。プロファイル上に観察された輝点が、生物起源のガスポケットに起因する可能性がある。ＦＳＳＴ８０６ｂは、質量輸送堆積物（ＭＴＤ）８１２ｂによって支配される。「シミュレーションのためのターゲット」エリア８１４は、クリノフォーム特徴によって支配され、該特徴は、デルタシステムの指標である。水平スケール８１６ｂ及び垂直スケール８１８ｂは、それぞれ、水平軸及び垂直軸のためのスケールを提供する。
【０１００】
図８Ｃは、本開示の実施に従う、インライン及び井戸の位置のデータプロット８００ｃである。図８Ｃでは、インラインは、Inline４２５  ８０２ｃと識別され、また井戸は、WellＦ０３−４  ８０４ｃと識別される。Ｆ３調査の中心に位置されたInline４２５  ８０２ｃの詳細な解釈が、地震地形学的情報を提供するために採用された。プロファイルは、地震波速度場データを介して深さ領域に変換された。この検証のために入手できる粒度データはなかったので、デルタ堆積物８１０ｂは、妥当な粒度（つまり、それぞれ０．２ｍｍと０．００２ｍｍ）を仮定した状態で、単純に砂と泥に分割された。逆アルゴリズムの第２ステップは、この事前の仮定を理由として、この場合における較正のために利用されなかったけれども、ＷｅｌｌＦ０３−４  ８０４ｃは、Ｉｎｌｉｎｅ４２５  ８０２ｃから約４００ｍ離れて位置されると共にデルタ堆積物８１０ｂを貫通したものであって、音波検層によって計算された空隙率曲線とシミュレーション結果との目視比較のためにそのまま使用された。記載された実施では、海面曲線は、地震プロファイルの一般的に使用されたホイール（wheel）変換を通して特定され、またＴＳＴ  ８０３ｂ（解釈された地震表面）のトップ表面が地形として使用された。２つの粒度の成分、放出量、及び根源での速度を含む４つのパラメータが、この場合に最適化された。海面及び地形は、シミュレーション用の２つの必要な入力ファイルである。他の実施では、本開示と一致する他のデータ及び方法は、地形表現及び海面曲線見積もりのために使用されることができる。
【０１０１】
図９Ａは、本開示の実施に従う、観察されたインラインプロファイルデータと逆（シミュレーション）結果との間の差異を示すグラフ９００ａである。図９Ａは、ｘ方向の距離（ｋｍ）を表す水平軸９０２ａと、地形の高さ（ｍ）を表す垂直軸９０４ａとを有する。重複データ９１０ａにあるように、観測された地震地形データ９０８ａ及び該逆の結果９０６ａの比較は、高い類似（約９０％）を示す。残留誤差（約１０％）はデルタフロントの先端に起因させられる。このミスフィットは、地震分解能の限界に起因させられる。以下のことに注意されたい：いくつかの地震事象は、堆積物がこの地域では薄くなりすぎるので、ベース（例えば９１２ａ）で融合する。
【０１０２】
図９Ｂは、本開示の実施に従う、観測されたインライン地震プロファイルのデータプロット９００ｂである。図９Ｂでは、横軸９０２ｂは、距離（ｋｍ）を表し、縦軸９０４ｂは、時間（ｍｓ）を表す。水平スケール９０６ｂ及び垂直スケール９０８ｂは、それぞれ、水平軸及び垂直軸のためのスケールを提供する。インライン９１０ｂは、図８ＣのInline４２５（８０２ｃ）である。該シミュレーションのための対象領域は、破線の円９１２ｂのほぼ中心に示される。
【０１０３】
図９Ｃは、本開示の実施に従う、観察されたインラインのプロファイリングされた（profiled、プロファイル済み）データと逆（シミュレーション）結果との重なりを示すデータプロット９００ｃである。図９Ｃでは、横軸９０２ｃは、距離（ｋｍ）を表し、縦軸９０４ｃは、時間（ｍｓ）を表す。水平スケール９０６ｃ及び垂直スケール９０８ｃは、それぞれ、水平軸及び垂直軸のためのスケールを提供する。図９Ｂの観測された地震プロファイルに関するよく調整された逆の結果の（例えば、９１０ｃにおける）重なりは、逆の結果が、約９０％の精度を持つデルタ状堆積物の観測された地震プロファイルに基本的に従うことを実証する。
【０１０４】
図１０Ａは、本開示の実施に従う、シミュレーションされた井戸データと井戸の空隙率検層（log）との比較のグラフ１０００ａである。グラフ１０００ａは、ある左側の区画内のシミュレーションされた井戸データ１００２ａと、右側の区画内の井戸Ｆ０３−４（図８Ｃ）の井戸の空隙検層１００４ａとを含む。逆シミュレーション結果からの抽出された坑井データ及び坑井Ｆ０３‐４の空隙率検層の比較は、シミュレーションが一般的に実データの変動傾向を反映し得ることを示す。例えば、坑井Ｆ０３−４は、４つの部分１００６ａ、１００８ａ、１０１０ａ、及び１０１２ａに分割された。上部２区画（１００６ａ及び１００８ａ）は、主に、約０．５から０．６の砂比を持つ１回の逆サイクルからなる。第３区間（１０１０ａ）は、２組の砂岩岩体（砂状小体）を含み、また下部の砂岩岩体（砂状小体）は、より大きな厚さを持つ。底部セクション（１０１２ａ）は、泥内のいくつかの細砂層（積層）によって特徴付けられる。これらの特徴は、シミュレーション結果により良く再現され、良く較正された順モデルが実ケースのための良い予測を持つことを示唆している。
【０１０５】
図１０Ｂは、本開示の実施に従う、デルタシステムを貫通する井戸のデータプロット１０００ｂである。図１０Ｂでは、横軸１００２ｂは、距離（ｋｍ）を表し、縦軸１００４ｂは、時間（ｍｓ）を表す。井戸は、ＷｅｌｌＦ０３−４（図８Ｃの８０４ｃ）であり、デルタシステムは、（図８Ｂのように）デルタ堆積物８１０ｂである。逆結果は、シーケンス層序の発達及びデルタ堆積物８１０ｂの形成の合理的で定量的な地質学的解釈を示す。水平スケール１００６ｂ及び垂直スケール１００８ｂは、それぞれ、水平軸及び垂直軸のためのスケールを提供する。
【０１０６】
いくつかの実施では、記述された方法論は、メッセージ、命令、又は他の通信を、コンピュータに実装されたコントローラ、データベース、又は他のコンピュータに実装されたシステムに送るように構成されることができて、コンピュータに実装された若しくは他の機能／動作を実行するためにコンピュータ実装の別のシステムの制御を動的に開始し、コンピュータに実装された若しくは他の機能／動作を実行するためにコンピュータ実装の別のシステムを制御し、又はコンピュータに実装された別のシステムに、コンピュータに実装された若しくは他の機能／動作を実行させる。例えば、データ、操作、出力、又はグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）に基づく操作が、送信されることができて、記憶効率の良さ、データ検索、又は本開示と整合する他の操作を実行するために、コンピュータ、データベース、ネットワーク、又は他のコンピュータベースのシステムに関連付けられた操作を引き起こす。別の例では、図示された任意のＧＵＩと対話することは、自動的に、データの要求、データの格納、データの分析、又は本開示と整合性のある他の操作を始動させるためにＧＵＩから送信された１又は複数の命令になることができる。
【０１０７】
ある場合には、送信された命令は、コンピューティング装置類又は他の装置類の有形の実世界の要素に関連する制御、動作、修正、強化、又は他の動作になることができる。例えば、記載されたＧＵＩは、要求を送信することができて、コンピュータデータベース／光ディスクドライブを減速し若しくは高速化し、計算システムをシャットダウン／起動し、ネットワーク接続にわたって許容されたデータ帯域幅をネットワークインターフェース装置に無効化させ、絞り、若しくは増加させ、又はコンピューティングシステムに関連して、検出された悪意のある挙動の通知として可聴／視覚のアラーム（例えば、機械アラーム／発光装置）を鳴らし、該コンピューティングシステムは、記載された方法論と一緒に使用されたコンピューティングシステムと相互作用するが、又は記載された方法論と一緒に使用される。いくつかの実施では、記載されたアプローチのアウトプットは、炭化水素の生産、分析、及び回収に結び付けられた有形の設備に同時に影響し、運営し、制御し、動かし、又は管理するために使用されることができる。例えば、進行中の掘削作業から受け取られたリアルタイムデータは、記載された方法論を用いて分析されることができる。記載された方法論の結果に依存して、裸孔の通り道を修正することができ、ドリルの速度を上げ又は下げることができ、ドリルを停止でき、アラーム（視覚、聴覚、又は音声アラームといったもの）を作動させ／停止させることができ、精油所又はポンプの操作に影響（例えば、停止し、再開し、加速し、又は減少する）を与えることができる。他の例は、誤った方向探査データが（視覚、聴覚、又は音声といったアラームで）検出されてしまった場合に、ジオステアリング（地質操舵）及び方向探査スタッフに警告することを含む。いくつかの実施では、記載されたアプローチは、本開示に整合する任意の炭化水素関連機器のための動的制御システムの一部として統合されることができる。
【０１０８】
図１１は、本開示の実施に従って、記載されたアルゴリズム、方法、機能、プロセス、フロー、及びプロシージャに関連付けられた計算機能を提供するために使用されたコンピュータ実装システム１１００の一例を図示するブロック図である。
図示の実施では、システム１１００は、コンピュータ１１０２及びネットワーク１１３０を含む。
【０１０９】
図示されたコンピュータ１１０２は、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップ／ノートブックコンピュータ、無線データポート、スマートフォン、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、タブレットコンピュータ、これらのデバイス内の１若しくは複数のプロセッサ、別のコンピューティングデバイス、又はコンピューティングデバイスの組み合わせいった任意のコンピューティングデバイスを含むことを意図されており、コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスの物理的若しくは仮想的インスタンス、又はコンピューティングデバイスの物理的若しくは仮想的インスタンスの組み合わせを含む。加えて、コンピュータ１１０２は、キーパッド、キーボード、タッチスクリーン、別の入力装置、又はユーザ情報を受け入れできる入力デバイスの組合せ、といった入力デバイスと、グラフィカル型ユーザインターフェース（ＵＩ）（若しくはＧＵＩ）又は他のＵＩ上の情報であってコンピュータ１１０２の動作に関連付けられた該情報を伝達する出力デバイスとを含むことができ、該情報は、デジタルデータ、ビジュアル、オーディオ、別のタイプの情報、又はタイプの情報の組合せを含む。
【０１１０】
コンピュータ１１０２は、クライアント、ネットワークコンポーネント、サーバ、データベース若しくは別のパージステンシ、別の役割、又は本開示に記載された主題を実施するための役割の組み合わせ、として、分散コンピューティングシステムにおける役割を果たすことができる。
図示されたコンピュータ１１０２は、ネットワーク１１３０と通信可能に結合される。
ある実施では、コンピュータ１１０２の１又は複数のコンポーネントが、環境内において動作するように構成されることができ、該環境は、クラウドコンピューティングベース、ローカル、グローバル、別の環境、又は環境の組み合わせを含む。
【０１１１】
ハイレベルでは、コンピュータ１１０２は、記載された主題に関連付けられたデータ及び情報を受信し、送信し、処理し、保存し、又は管理するように動作可能な電子計算デバイスである。
いくつかの実施によれば、コンピュータ１１０２は、サーバを含み又はサーバと通信可能に結合されることもでき、該サーバは、アプリケーションサーバ、電子メールサーバ、ウェブサーバ、キャッシングサーバ、ストリーミングデータサーバ、別のサーバ、又はサーバの組合せを含む。
【０１１２】
コンピュータ１１０２は、ネットワーク１１３０にわたって（例えば、別のコンピュータ１１０２上で実行するクライアントソフトウェアアプリケーションから）要求を受信でき、受信された要求をソフトウェアアプリケーション又はソフトウェアアプリケーションの組合せを用いて処理することによって、受信した要求に応答できる。
加えて、要求は、また、内部ユーザから（例えば、コマンドコンソールから、又は別の内部アクセス方式によって）、外部若しくは第三者、又は他のエンティティ、個人、システム、若しくはコンピュータから、コンピュータ１１０２に送信されることができる。
【０１１３】
コンピュータ１１０２の構成要素の各々は、システムバス１１０３を用いて通信できる。いくつかの実施では、コンピュータ１１０２の構成要素のいずれか又は全ては、アプリケーションプログラミングインターフェース１１１２、サービス層１１１３、又はＡＰＩ１１１２及びサービス層１１１３の組み合わせを用いて、システムバス１１０３にわたってインターフェースすることができ、該構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせを含む。ＡＰＩ１１１２は、ルーチン、データ構造、及びオブジェクトクラスのための仕様を含むことができる。ＡＰＩ１１１２は、コンピュータ言語に依存しないものでも依存するものでることができ、また完全なインターフェース、単一のファンクション、又は一組のＡＰＩさえも指すことができる。サービス層１１１３は、コンピュータ１１０２、又はコンピュータ１１０２に通信可能に結合されている他のコンポーネント（図示されているかどうかにかかわらず）にソフトウェアサービスを提供する。コンピュータ１１０２の機能は、サービス層１１１３を用いて全てのサービス消費者にアクセス可能である。ソフトウェアサービス、サービス層１１１３によって提供されるものといったものは、定義されたインターフェースを介して再利用可能で定義された機能を提供する。例えば、インターフェースは、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋、別のコンピューティング言語、又はコンピューティング言語の組合せで書かれたソフトウェアであってもよく、該言語は、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）フォーマット、別のフォーマット、又はフォーマットの組合せでデータを提供する。コンピュータ１１０２の統合コンポーネントとして図示される一方で、代替の実施は、コンピュータ１１０２の他コンポーネント、又はコンピュータ１１０２に通信可能に結合された他コンポーネント（図示されているかどうかにかかわらず）に関連して、スタンドアロンコンポーネントとしてＡＰＩ１１１２又はサービス層１１１３を図示できる。更には、ＡＰＩ１１１２又はサービス層１１１３の任意の又は全ての部分は、本開示の範囲から逸脱することなく、別のソフトウェアモジュール、企業アプリケーション又はハードウェアモジュールのチャイルド又はサブモジュールとして実施されることができる。
【０１１４】
コンピュータ１１０２は、インターフェース１１０４を含む。単一のインターフェース１１０４として図示されるけれども、２又はより多くのインターフェース１１０４は、コンピュータ１１０２の特定のニーズ、要望、又は特定の実施に従って使用されることができる。インターフェース１１０４は、コンピュータ１１０２が、分散環境においてネットワーク１１３０に通信可能にリンクされる別のコンピューティングシステム（図示されているか否かにかかわらず）と通信するために使用される。一般には、インターフェース１１０４は、ネットワーク１１３０と通信するように動作可能であり、またソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの組み合わせで符号化された論理を含む。より具体的には、インターフェース１１０４は、ハードウェア又はインターフェース１１０４のネットワーク１１３０が図示のコンピュータ１１０２の内で及び外で物理信号を通信するように動作可能であるように、通信に関連付けられた１又は複数の通信プロトコルをサポートするソフトウェアを含むことができる。
【０１１５】
コンピュータ１１０２は、プロセッサ１１０５を含む。単一のプロセッサ１１０５として図示される一方で、２又はより多くのプロセッサ１１０５は、コンピュータ１１０２の特定のニーズ、要望、又は特定の実施に従って使用されることができる。一般には、プロセッサ１１０５は、命令を実行し、またデータを操作して、コンピュータ１１０２の動作、及び本開示で説明されるように任意のアルゴリズム、方法、関数、プロセス、フロー、及びプロシージャを実行する。
【０１１６】
コンピュータ１１０２は、また、データベース１１０６を含み、データベース１１０６は、コンピュータ１１０２、ネットワーク１１３０と通信可能にリンクされた別の構成要素（図示されているか否かに関わらず）、又はコンピュータ１１０２及び別の構成要素の組み合わせのためのデータを保持できる。例えば、データベース１１０６は、本開示に整合するデータを格納する別のタイプの従来型、又はインメモリ、データベースであり得る。いくつかの実施では、データベース１１０６は、コンピュータ１１０２の特定のニーズ、所望、又は特定の実施及び記載された機能性に従って、２又はより多くの異なるデータベースタイプ（例えば、ハイブリッドインメモリ及び従来型データベース）の組み合わせとすることができる。単一のデータベース１１０６として図示される一方で、コンピュータ１１０２の特定のニーズ、所望、又は特定の実施及び記載されている機能性に従って、類似の又は異なるタイプの２又はより多くのデータベースが使用されることができる。データベース１１０６は、コンピュータ１１０２の不可欠な構成要素として図示される一方で、別の実施では、データベース１１０６は、コンピュータ１１０２の外部にあることができる。図示されるように、データベース１１０６は、順モデル１１１６及びアルゴリズム１１１８（例えば、ＰＳＯ、ＡＬＭ、及びＧＡ）を保持する。
【０１１７】
コンピュータ１１０２は、メモリ１１０７も含み、メモリ１１０７は、コンピュータ１１０２、ネットワーク１１３０と通信可能にリンクされた別の構成要素若しくは複数の構成要素（図示の有無にかかわらず）、又はコンピュータ１１０２及び別の構成要素の組み合わせのためのデータを保持できる。メモリ１１０７は、本開示に整合する任意のデータを格納することができる。いくつかの実施では、メモリ１１０７は、コンピュータ１１０２又は記載された機能の特定のニーズ、望み、又は特定の実施に従って、２又はより多くの異なるタイプのメモリの組み合わせ（例えば、半導体及び磁気の記憶装置の組み合わせ）であり得る。単一のメモリ１１０７として図示される一方で、２若しくはより多くのメモリ１１０７又は類似若しくは異なるタイプが、記載された機能又はコンピュータ１１０２の特定のニーズ、要望、又は特定の実施に従って使用されることができる。メモリ１１０７がコンピュータ１１０２の不可欠な構成要素として図示されている一方で、代替的な実施では、メモリ１１０７は、コンピュータ１１０２の外部にあることができる。
【０１１８】
本出願１１０８は、コンピュータ１１０２の特定のニーズ、所望、又は特定の実施に従った機能性を、特に本開示で説明される機能性に関して、提供するアルゴリズムソフトウェアエンジンである。例えば、アプリケーション１１０８は、１又は複数のコンポーネント、モジュール、又はアプリケーションとして機能することができる。さらに、アプリケーション１１０８は、単一のアプリケーション１１０８として図示される一方で、コンピュータ１１０２上で複数のアプリケーション１１０８として実施されることができる。加えて、アプリケーション１１０８は、コンピュータ１１０２に不可欠なものとして図示される一方で、代替の実施では、コンピュータ１１０２の外部にあることができる。
【０１１９】
コンピュータ１１０２は、また、電源１１１４を含んでもよい。電源１１１４は、ユーザ交換可能又はユーザ交換不可能のいずれかであるように構成されることができる再充電可能又は非再充電可能なバッテリを含むことができる。いくつかの実施では、電源１１１４は、（再充電、待機、又は別の電力管理機能を含む）電力変換又は管理回路を含むことができる。いくつかの実施では、電源１１１４は、コンピュータ１１０２が壁ソケットに差し込まれることを可能にし、又は別の電源がコンピュータ１１０２に、例えば電力を供給するか、若しくは再充電可能バッテリを再充電することを可能にするために、電源プラグを含む。
【０１２０】
任意の数のコンピュータ１１０２が存在することができ、該コンピュータ１１０２は、コンピュータ１１０２を含むコンピュータシステムに関連付けられまたは外部にあることができ、各コンピュータ１１０２は、ネットワーク１１３０を介して通信する。さらに、用語「クライアント」、「ユーザ」、又は他の適切な用語が、本開示の範囲から逸脱することなく、適宜に、交換可能に使用され得る。さらには、本開示は、多くのユーザが１つのコンピュータ１１０２を使用することができ、又は１つのユーザが複数のコンピュータ１１０２を使用できることを意図している。
【０１２１】
主題の記載された実施は、単独で又は組み合わせて、１又は複数の特徴を含むことができる。例えば、第１実施では、逆層位モデル化のためのコンピュータによる実施の方法は、第１ステップ及び第２ステップを備え、第１ステップは、大域的最適化アルゴリズムを用いて、複数の流体力学的入力パラメータの各々のための定義された範囲値を選択し；シミュレーションされた地形結果を前記選択された範囲値及び順モデルを用いて生成し；特定の地震特徴又は観測された地形を表すために詳細な地震解釈を生成し；計算されたミスフィット値であって、前記シミュレートされた地形結果と前記詳細な地震解釈との間の距離として計算される該ミスフィット値を最小化し；推定された最適化された砂比及び最適化された流体力学的入力パラメータを生成する、ことを含み；第２ステップは、遺伝的アルゴリズムを用いて、推定された最適化された砂比における各粒度の比率を特定し；異なる粒度の最適化された成分を生成するために、井戸データから抽出された厚さ及び空隙率のデータから計算されたミスフィット値及び前記順モデルによって生成されたシミュレーション結果を用い；異なる粒度の最適化された成分及び最適化された流体力学的入力パラメータを生成する、ことを更に含む。
【０１２２】
前述の及び他の記載された実施は、各々、任意選択的に、以下の特徴のうちの１又は複数を含むことができる：
【０１２３】
第１特徴は、以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能なものであって、大域的最適化アルゴリズムは、定義された範囲の各々から値を無作為に選択するように構成される。
【０１２４】
第２特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかに組み合わせ可能なものであって、計算されたミスフィット値の最小化は、線形最適化アルゴリズムを用いて最適化される。
【０１２５】
第３特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかに組み合わせ可能なものであって、推定された最適化された砂比は、推定された最適化砂比内の異なる粒度の成分を最適化するために固定パラメータとして使用される。
【０１２６】
第４特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかに組み合わせ可能なものであって、異なる粒度の成分の分布範囲は、推定された最適化された砂比によって制約される。
【０１２７】
第５特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能なものであって、推定された最適化された砂比及び最適化された流体力学的入力パラメータを生成すること、並びに最適化された流体力学的入力パラメータ及び異なる粒度の最適化された成分を生成することは、それぞれ、第１ステップの操作及び第２ステップの操作にわたって、反復することによって実行される。
【０１２８】
第６特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能なものであって、生成された最適化された流体力学的入力パラメータ及び異なる粒度の最適化された成分を用いて、順モデリングを実行することをさらに含む。
【０１２９】
第２実施では、コンピュータシステムによって実行可能な１又は複数の命令を格納する非一時的な、コンピュータにより読み出し可能な媒体は、第１ステップ及び第２ステップを備え、第１ステップは、大域的最適化アルゴリズムを用いて、複数の流体力学的入力パラメータの各々のための定義された範囲値を選択し；シミュレーションされた地形結果を前記選択された範囲値及び順モデルを用いて生成し；特定の地震特徴又は観測された地形を表すために詳細な地震解釈を生成し；計算されたミスフィット値であって、前記シミュレーションされた地形結果と前記詳細な地震解釈との間の距離として計算される該ミスフィット値を最小化し；推定された最適化された砂比及び最適化された流体力学的入力パラメータを生成することを含み；第２ステップは、遺伝的アルゴリズムを用いて、推定された最適化された砂比における各粒度の比率を特定し；異なる粒度の最適化された成分を生成するために、井戸データから抽出された厚さ及び空隙率のデータから計算されたミスフィット値及び前記順モデルによって生成されたシミュレーション結果を用い；異なる粒度の最適化された成分及び最適化された流体力学的入力パラメータを生成すること、を更に含む。
【０１３０】
前述の及び他の記載の実施は、各々、任意選択的に、以下の特徴のうちの１又は複数を含むことができる：
【０１３１】
第１特徴は、以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能なものであって、大域的最適化アルゴリズムは、定義された範囲の各々から値をランダムに選択するように構成される。
【０１３２】
第２特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかに組み合わせ可能なものであって、計算されたミスフィット値の最小化は、線形最適化アルゴリズムを用いて最適化される。
【０１３３】
第３特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかに組み合わせ可能なものであって、推定された最適化された砂比は、推定された最適化砂比内の異なる粒度の成分を最適化するために固定パラメータとして使用される。
【０１３４】
第４特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかに組み合わせ可能なものであって、異なる粒度の成分の分布範囲は、推定された最適化された砂比によって制約される。
【０１３５】
第５特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能なものであって、推定された最適化された砂比及び最適化された流体力学的入力パラメータを生成すること、並びに最適化された流体力学的入力パラメータ及び異なる粒度の最適化された成分を生成することは、それぞれ、第１ステップの操作及び第２ステップの操作にわたって、反復することによって実行される。
【０１３６】
第６特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能なものであって、生成された最適化された流体力学的入力パラメータ及び異なる粒度の最適化された成分を用いて、順モデル化を実行することをさらに含む。
【０１３７】
第３実施では、コンピュータにより実施されるシステムは、１又は複数のコンピュータと、該１又は複数のコンピュータと相互運用可能に連結されると共に有形の、非一時的な機械で読み出し可能な媒体を有する１又は複数のコンピュータメモリとを含み、該媒体は、該１又は複数のコンピュータによって実行されるときに、１又は複数の操作を実行する命令を格納しており、該１又は複数の操作は、第１ステップ及び第２ステップを備え、第１ステップは：大域的最適化アルゴリズムを用いて、複数の流体力学的入力パラメータの各々のための定義された範囲値を選択し；シミュレーションされた地形結果を前記選択された範囲値及び順モデルを用いて生成し；特定の地震特徴又は観測された地形を表すために詳細な地震解釈を生成し；計算されたミスフィット値であって、前記シミュレーションされた地形結果と前記詳細な地震解釈との間の距離として計算される該ミスフィット値を最小化し；推定された最適化された砂比及び最適化された流体力学的入力パラメータを生成することを含み；第２ステップは、遺伝的アルゴリズムを用いて、推定された最適化された砂比における各粒度の比率を特定し；異なる粒度の最適化された成分を生成するために、井戸データから抽出された厚さ及び空隙率のデータから計算されたミスフィット値及び前記順モデルによって生成されたシミュレーション結果を用い；異なる粒度の最適化された成分及び最適化された流体力学的入力パラメータを生成すること、を更に含む。
【０１３８】
前述の及び他の記載の実施は、各々、任意選択的に、以下の特徴のうちの１又は複数を含むことができる：
【０１３９】
第１特徴は、以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能なものであって、大域的最適化アルゴリズムは、定義された範囲の各々から値を無作為に選択するように構成される。
【０１４０】
第２特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかに組み合わせ可能なものであって、計算されたミスフィット値の最小化は、線形最適化アルゴリズムを用いて最適化される。
【０１４１】
第３特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかに組み合わせ可能なものであって、推定された最適化された砂比は、推定された最適化された砂比内における異なる粒度の成分を最適化するために固定パラメータとして使用される。
【０１４２】
第４特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかに組み合わせ可能なものであって、異なる粒度の成分の分布範囲は、推定された最適化された砂比によって制約される。
【０１４３】
第５特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能なものであって、推定された最適化された砂比及び最適化された流体力学的入力パラメータを生成すること、並びに最適化された流体力学的入力パラメータ及び異なる粒度の最適化された成分を生成することは、それぞれ、第１ステップの操作及び第２ステップの操作にわたって、反復することによって実行される。
【０１４４】
第６特徴は、前述の又は以下の特徴のいずれかと組み合わせ可能なものであって、生成された最適化された流体力学的入力パラメータ及び異なる粒度の最適化された成分を用いて、順モデル作成を実行することをさらに含む。
【０１４５】
本明細書に記載された主題及び機能操作の実施は、デジタル電子回路で、有形に具現化されたコンピュータソフトウェア若しくはファームウェアで、コンピュータハードウェアで、又はそれらの１若しくは複数の組み合わせで、実施されることができ、コンピュータハードウェアは、本明細書に開示された構造及びそれらの構造的な等価物を含む。記載された主題のソフトウェアの実施は、１又は複数のコンピュータプログラムとして、すなわち、コンピュータ若しくはコンピュータにより実施されるシステムによる実行のための又はコンピュータ若しくはコンピュータの動作を制御するコンピュータプログラム命令のモジュールの１又は複数として、実施されることができ、該命令は、コンピュータにより読み取り可能で有形の非一時的な媒体上に符号化されている。或いは、又は追加的に、プログラム命令は、人工的に生成された伝搬信号、例えば、電気信号、光信号、若しくは電磁信号の中に／上に符号化されることができ、電気信号、光信号、若しくは電磁信号は、コンピュータ又はコンピュータにより実施されるシステムによる実行のための受信器装置への送信のための情報を符号化するために生成され機械により生成される。コンピュータ記憶媒体は、機械可により読み出し可能なデバイス、機械により読み出し可能な基板、ランダム若しくはシリアルアクセスのメモリデバイス、又はコンピュータ記憶媒体の組合せであることができる。１又は複数のコンピュータを構成することは、該１又は複数のコンピュータが、ハードウェア、ファームウェア、又はソフトウェア（又はハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアの組み合わせ）を、該ソフトウェアが該１又は複数のコンピュータによって実行されるときに特定の演算操作が実行されるように、組み込んだことを意味する。
【０１４６】
「リアル−タイム（real-time）」、「リアル  タイム（real time）」、「リアルタイム（realtime）」、「リアル（高速）タイム（ＲＦＴ）（real fast time）」、「ほぼ（near（ly））リアルタイム」、「準リアルタイム（quasi real time）」、又は（当業者の一人によって理解されるものとして）類似の用語は、アクション及びレスポンスが、該アクション及びレスポンスが実質的に同時に起こることを個々が知覚するように、時間的に近接していることを意味する。例えば、データにアクセスするための個々のアクションに引き続くデータの表示（又は表示の開始）への応答に関する時間差は、１ｍｓ未満、１秒未満（ｓ）、又は５秒未満であり得る。要求されたデータは、瞬時に表示される（又は、表示のために開始される）必要はない一方で、例えば、データを収集し、正確に測定し、分析し、処理し、格納し、又は送信するために必要とされる時間、及び記載された計算システムの処理制限を考慮して、意図的な遅延なしに、表示される（又は、表示のために開始される）。
【０１４７】
用語「データ処理装置」、「コンピュータ」、又は「電子コンピュータデバイス」（又は、当業者の一人によって理解されるものとしての同等用語）は、データ処理ハードウェアを指す。データ処理ハードウェアは、データを処理するための全ての種類の装置、デバイス及びマシンを包含しており、一例として、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、又は複数のプロセッサ若しくはコンピュータを含む。また、コンピュータは、特定目的論理回路類、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、ＦＰＧＡ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）、又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）であってもよく又は更に含んでもよい。いくつかの実施では、コンピュータ又はコンピュータにより実施されるシステム又は特殊目的論理回路類（又は、コンピュータ若しくはコンピュータ実装されたシステム若しくは特殊目的論理回路類の組み合わせ）は、ハードウェアベース又はソフトウェアベース（又はハードウェアベース及びソフトウェアベースの両方の組み合わせ）であることができる。コンピュータは、任意選択的に、コンピュータプログラムのための実行環境を生成するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、又は実行環境の組み合わせ、を構成するコードを含むことができる。本開示は、何らかのタイプのオペレーティングシステムを持つコンピュータ又はコンピュータ実施システムの使用を意図しており、該オペレーティングシステムは、例えば、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＭＡＣ  ＯＳ、ＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）、ＩＯＳ、別のオペレーティングシステム、又はオペレーティングシステムの組合せ、である。
【０１４８】
コンピュータプログラムは、プログラム、ソフトウェア、アプリケーション、ユニット、モジュール、ソフトウェアモジュール、スクリプト、コード、又はその他のコンポーネントへ参照されるもの又は説明されるものであって、任意の形態のプログラミング言語で記述されることができ、該プログラミング言語は、コンパイル型若しくはインタプリタ型の言語、宣言型若しくは手続き型の言語を含み、また、任意の形態で展開されることができ、該環境は、コンピュータ環境で使用するために、例えば、スタンドアロンプログラム、モジュール、コンポーネント、またはサブルーチンとして含む。コンピュータプログラムは、ファイルシステム内のファイルに対応することができるが、必要ではない。プログラムは、他のプログラム又はデータを保持するファイルの一部に、例えばマークアップ言語ドキュメントに格納された１又は複数のスクリプトに、問題となっているプログラムに専用の単一のファイルに、又は複数の調整されたファイルに、格納されることができ、例えば、複数の調整されたファイルは、例えば、１又は複数のモジュール、サブプログラム、又はコードの部分を格納する。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上、又は１つのサイトに置かれ又は、複数のサイトにわたって分散されると共に通信ネットワークによって相互接続される複数のコンピュータ上で実行されるように展開されることができる。
【０１４９】
様々な図面に図示されるプログラムの一部が、様々なオブジェクト、方法、又は他のプロセスを用いて、記述された特徴及び機能性を実施する個々のコンポーネント、例えばユニット又はモジュールといったものとして図示されることができる一方で、該プログラムは、その代わりに、いくつかのサブユニット、サブモジュール、サードパーティサービス、コンポーネント、ライブラリ、及び他のコンポーネントを、適宜に含むことができる。
反対に、様々なコンポーネントの特徴及び機能は、組み合わされることができ、適宜、単一の構成要素になる。
計算の特定を為すために使用された閾値は、静的に、動的に、又は静的及び動的の両方で特定されることができる。
【０１５０】
記載された方法、プロセス、又は論理フローは、本開示に整合する機能性のうちの１又は複数の例示を提示し、また該記載された方法、プロセス、又は論理フローが、記載され又は図示された実施への開示を限定すると意図されず、しかし、記載された原理及び特徴に整合する最も広範な範囲に認められると意図される。
記載された方法、加工、又は論理フローが、１又は複数のプログラマブルコンピュータによって実行されることができ、該プログラマブルコンピュータは、入力データ上で動作すると共に出力データを生成することによって機能を１又は複数のコンピュータプログラムに実行させる。
方法、プロセス、又は論理フローは、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ、又はＡＳＩＣといった特殊目的論理回路類によって実行されることもでき、また該特殊目的論理回路類としてコンピュータが実装されることもできる。
【０１５１】
コンピュータプログラムの実行のためのコンピュータは、汎用若しくは特殊目的のマイクロプロセッサ、これらの両方、又は別のタイプのＣＰＵに基づくことができる。一般的に、ＣＰＵは、メモリから命令及びデータを受信しまたメモリに書き込む。コンピュータの本質的な要素は、命令を実行し（perform）又は実施する(execute)ためのＣＰＵと、命令及びデータを記憶するための１又は複数のメモリデバイスとである。一般に、コンピュータは、また、データを記憶するための１又は複数の大容量記憶装置、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、又は光ディスクからデータを受け取り、それらにデータを転送し、又はこれらの両方を行うように動作可能に結合され、又は該受け取ること、該転送すること、及びこれらの両方を含むことになる。しかしながら、コンピュータは、このようなデバイスを有する必要はない。さらには、コンピュータは、例えば、携帯電話、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯オーディオ若しくはビデオプレーヤ、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信器、又は携帯メモリ記憶デバイスといった、別のデバイス内に埋め込まれることができる。
【０１５２】
コンピュータプログラム命令及びデータを格納するための非一時的なコンピュータ可読の媒体は、永久／非永久の又は揮発性／不揮発性のメモリ、媒体及びメモリデバイスの全ての形態のメモリを含むことができ、例示として以下のものを含む：半導体メモリ、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリデバイス；磁気デバイス、例えば、テープ、カートリッジ、内部／リムーバブルディスク；磁気光ディスク；並びに、光メモリデバイス、例えば、デジタルバーサタイル／ビデオディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ＋／−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、高精細度／密度（ＨＤ）−ＤＶＤ、及びＢＬＵ‐ＲＡＹ（登録商標）／ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標）  ＤＩＳＣ（ＢＤ）、及びその他の光メモリ技術メモリ。メモリは、様々なオブジェクト又はデータを格納することができ、該オブジェクト又はデータは、キャッシュ、クラス、フレームワーク、アプリケーション、モジュール、バックアップデータ、ジョブ、Ｗｅｂページ、Ｗｅｂページテンプレート、データ構造、データベーステーブル、動的情報を格納するリポジトリ、又は他の適切な情報を含み、他の適切な情報は、任意のパラメータ、変数、アルゴリズム、命令、ルール、制約、又は参照を含む。加えて、メモリは、ログ、ポリシー、セキュリティ若しくはアクセスデータ、又は報告ファイルといった、他の適切なデータを含むことができる。プロセッサ及びメモリは、特殊目的論理回路類によって補足されることができ、又は組み込まれることができる。
【０１５３】
ユーザとの相互作用を提供するために、本明細書に記載された主題の実施が、ユーザに情報を表示するための、例えば、ＣＲＴ（ブラウン管）、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＬＥＤ（発光ダイオード）、又はプラズマモニタといった、表示デバイスと、ユーザがコンピュータに入力を提供できる、例えば、マウス、トラックボール、又はトラックパッドといった、キーボード及びポインティングデバイスとを有するコンピュータ上に実施されることができる。入力は、また、タッチスクリーン、例えば圧力感度を有するタブレットコンピュータサーフェス、静電容量式又は電気式感知を使用するマルチタッチスクリーンいったもの、又は別の種類のタッチスクリーンを用いて、コンピュータに提供されることができる。他のタイプのデバイスは、ユーザと対話するために使用されることができる。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック（視覚、聴覚、触覚、又はフィードバックタイプの組み合わせといったもの）であることができる。ユーザからの入力は、音響、音声、又は触覚の入力を含む任意の形態で受け取られることができる。加えて、コンピュータは、ユーザによって使用されたクライアントコンピューティングデバイスから文書を受信すると共に文書を送信することによって（例えば、ウェブブラウザから受信した要求に応答して、ユーザのモバイルコンピューティングデバイス上のウェブブラウザにウェブ・ページを送ることによって）ユーザと対話できる。
【０１５４】
用語「グラフィカルユーザインターフェース」、つまり「ＧＵＩ」は、単数又は複数のグラフィカルユーザインターフェース、及び特定のグラフィカルユーザインターフェースの表示の各々を記述するために、単数又は複数で使用されることができる。従って、ＧＵＩは、任意のグラフィカルユーザインターフェースを表すことができ、該グラフィカルユーザインターフェースは、情報を処理すると共にユーザに情報結果を効率的に提示するウェブブラウザ、タッチスクリーン、又はコマンドラインインターフェース（ＣＬＩ）を含み、しかしこれらに限定されない。一般には、ＧＵＩは、いくつかのユーザインターフェイス（ＵＩ）要素、Ｗｅｂブラウザに関連付けられた一部又は全て、インタラクティブフィールド、プルダウンリスト、ボタンといったもの、を含むことができる。これらの及びその他のＵＩ要素は、ウェブブラウザの機能と関係付けられることもあり、又は該機能を提示することもある。
【０１５５】
本明細書に記載された主題の実施は、バックエンドコンポーネント、例えばデータサーバ、又はミドルウェアコンポーネント、例えばアプリケーションサーバ、又はフロントエンドコンポーネント、例えば、クライアントコンピュータ、又は１若しくは複数のこのようなバックエンド、ミドルウェア、若しくはフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムにおいて実施でき、該クライアントコンピュータは、グラフィカルユーザインターフェース又はウェブブラウザを有し、これらを通してこの明細書に記載される主題の実施とユーザが対話できる。システムの構成要素は、有線又は無線ディジタルデータ通信（又はデータ通信の組合せ）の任意の形態又は媒体によって、例えば通信ネットワークによって、相互接続されることができる。通信ネットワークの例示は、以下のものを包含する：ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）、首都圏ネットワーク（ＭＡＮ）、広域エリアネットワーク（ＷＡＮ）、マイクロウェーブアクセスのためのワールドワイドインターオペラビリティ（ＷＩＭＡＸ）、例えば８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ又は８０２．２０（又は、本開示に一致する８０２．１１ｘと８０２．２０若しくはその他のプロトコルの組み合わせ）を用いる無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、インターネットの全部若しくは一部、別の通信ネットワーク、又は通信ネットワークの組合せ。通信ネットワークは、以下のものと通信することができる：例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）パケット、フレームリレーフレーム、非同期転送モード（ＡＴＭ）セル、音声、ビデオ、データ、又はネットワークノード間の他の情報。
【０１５６】
コンピューティングシステムは、クライアント及びサーバを含む。クライアント及びサーバは、一般には、互いに離れた場所にあり、典型的には、通信ネットワークを介して相互作用する。クライアント及びサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で動作すると共に互いにクライアント／サーバ関係を有するコンピュータプログラムのおかげで生じる。
【０１５７】
この明細書は、多くの具体的な実施の詳細を含む一方で、これらは、いずれかの発明概念の範囲に関する限定としてではなく、又はクレームされることができるものの範囲に関する限定としてではなく、むしろ、特定の発明概念の特定の実施に特定のものであり得る特徴の記述として解釈されるべきである。個別の実施の文脈においてこの明細書に記載される特定の特徴は、単一の実施において、組み合わせて、実施されることもできる。逆に、単一の実施の文脈において説明される様々な機能は、個別に、複数の実施において、又は任意のサブコンビネーションにおいて、実施されることもできる。さらには、先に説明された特徴は、ある組合せで作用するものとして、及びそのようなものとして実に始めにクレームされたものとして記載されることができるけれども、１又は複数のクレームされた組合せは、場合によっては、組合せから除外されることができ、また、該クレームされた組み合わせは、サブコンビネーション、又がサブコンビネーションの変形に向けられる。
【０１５８】
主題の特定の実施が説明された。記載された実施の他の実施、変更、及び置換は、当業者には明らかなように、以下の請求の範囲内にある。図面又は請求項において特定の順序で動作が描かれる一方で、これは、望ましい結果を達成するために、そのような動作が、示された特定の順序で又は順次的な順序で実行されること、又は全ての図示された動作が実行されること（いくつかの動作は任意選択的であるとみなすことができる）を要求するものとして理解されるべきではない。ある状況では、マルチタスク又は並列処理（又は、マルチタスク及び並列処理の組み合わせ）が有利であり、適切と判断されるものとて実行され得る。
【０１５９】
さらには、前述の実施における種々のシステムモジュール及びコンポーネントの分離又は統合は、全ての実施においてそのような分離又は統合を必要とするものとして理解されるべきではなく、また記載されたプログラムコンポーネント及びシステムが、一般には、単一のソフトウェア製品において一緒に統合され得ること、又は複数のソフトウェア製品にパッケージされ得ること、を理解すべきである。
【０１６０】
これに従って、前述の例示の実施は、本開示を定義し又は制約しない。本開示の精神及び範囲を逸脱することなく、他の変更、置換、及び変更も可能である。
【０１６１】
さらにまた、任意のクレームされた実施は、少なくともコンピュータにより実施される方法；該コンピュータ実施方法を実行するためにコンピュータ読み取り可能な命令を記憶する、非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体；及び、非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体上に記憶された命令又は該コンピュータ実施方法を実行するように構成されたハードウェアプロセッサと相互に動作可能に結合されたコンピュータメモリを含むコンピュータシステムに適用可能であると考えられる。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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