(57)【要約】【課題】層序学的知識ベースを機械学習に使用した層序学的層識別のためのシステム、方法、およびプログラム製品を提供する。【解決手段】貯留層データは、貯留層領域に関する地震データおよび井戸検層データを含む。井戸検層データが処理されて、井戸の層序学的層の特徴を識別し、地震データが処理されて、地震の層序学的層の特徴を識別する。層序学的知識ベースに基づいて特徴照合アルゴリズムが選択され、井戸の層序学的層の特徴を地震の層序学的層の特徴と照合する。一致する特徴が、貯留層領域の層序学的層解釈を定義するために使用され、この解釈がユーザに提示される。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
貯留層領域の地震データおよび前記貯留層領域内の少なくとも１つの井戸の井戸検層データにアクセスすることと、
前記井戸検層データの少なくとも一部を処理して、複数の井戸の層序学的層の特徴を識別することと、
前記地震データの少なくとも一部を処理して、複数の地震の層序学的層の特徴を識別することと、
層序学的知識ベースに基づいて、特徴照合アルゴリズムを複数の特徴照合アルゴリズムから選択することと、
前記複数の井戸の層序学的層の特徴を前記複数の地震の層序学的層の特徴と照合することと、
前記複数の地震の層序学的層の特徴に一致する前記複数の井戸の層序学的層の特徴を使用して、層序学的層の特徴を伝搬し、前記貯留層領域の層序学的層解釈を定義することと、
前記層序学的層解釈をユーザに対して視覚化することとを含んでいる、コンピュータ化された方法。
【請求項２】
前記層序学的層解釈に対するユーザ補正を受信することをさらに含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記層序学的層解釈を前記層序学的知識ベースに登録することと、前記層序学的層解釈を前記複数の特徴照合アルゴリズムの選択基準に統合するための少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを更新することとをさらに含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを使用して、前記層序学的知識ベースに基づいて、ウェルタイの特徴アルゴリズムを複数のウェルタイの特徴アルゴリズムから選択することであって、前記選択されたウェルタイの特徴アルゴリズムが前記複数の井戸の層序学的層の特徴を識別するために使用される、前記選択することと、
少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを使用して、前記層序学的知識ベースに基づいて、地震トレースの特徴アルゴリズムを複数の地震トレースの特徴アルゴリズムから選択することであって、前記選択された地震トレースの特徴アルゴリズムが前記複数の地震の層序学的層の特徴を識別するために使用される、前記選択することとをさらに含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記選択するステップが、少なくとも１つの機械学習アルゴリズムおよび過去の層序学的層解釈を使用して、前記特徴照合アルゴリズムを前記複数の特徴照合アルゴリズムから選択することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記伝搬するステップが、前記複数の地震の層序学的層の特徴に一致する前記複数の井戸の層序学的層の特徴を使用して、少なくとも１つの層序学的層位を連続的に定義することと、スライド・ウィンドウを使用して、第１の位置での少なくとも１つの一致する井戸の層序学的層の特徴および地震の層序学的層の特徴を、隣接する位置での地震の層序学的層の特徴と比較し、前記貯留層領域の前記層序学的層解釈を作成することとを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記地震データおよび井戸検層データが貯留層データ・ソースに含まれており、前記貯留層データ・ソースが前記貯留層領域内の複数の井戸の位置での複数の井戸の複数の井戸検層を含んでおり、前記井戸検層データの少なくとも一部を前記処理するステップが、前記複数の井戸の位置ごとに前記複数の井戸の層序学的層の特徴を識別することを含んでおり、前記地震の特徴抽出モジュールが、前記複数の井戸の位置ごとに前記複数の地震層の特徴を識別し、前記特徴照合モジュールが、前記複数の井戸の層序学的層の特徴の少なくとも一部を、前記複数の井戸の位置の各々での前記複数の地震の層序学的層の特徴の一部と照合し、前記伝搬するステップが、前記複数の井戸の位置の各々の間の前記層序学的層解釈を定義することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記視覚化するステップが、前記層序学的層解釈を変更するために、解釈ビジュアライザおよびユーザ補正モジュールを使用することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記視覚化するステップが、前記層序学的層解釈を前記層序学的知識ベースに登録する解釈登録モジュールを使用することを含んでおり、前記層序学的知識ベースが、前記層序学的層解釈を前記複数の特徴照合アルゴリズムの選択基準に統合するための少なくとも１つの機械学習アルゴリズムを含んでいる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の処理ステップ、前記第２の処理ステップ、および前記選択するステップのうちの少なくとも１つが、前記地震データおよび井戸検層データを前記層序学的知識ベース内の過去の層序学的層解釈と比較して、機械学習アルゴリズムを選択して使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記視覚化するステップが、前記機械学習アルゴリズムを使用して、過去の層序学的層解釈と前記層序学的層解釈の間の類似性の説明を表示する、推論モジュールを使用することを含んでいる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
請求項１ないし１１のいずれかに記載の前記方法の前記ステップのすべてを実行するのに適している手段を含んでいる、システム。
【請求項１３】
コンピュータ・システム上で実行されたときに、請求項１ないし１１のいずれかに記載の前記方法の前記ステップのすべてを実行するための命令を含んでいる、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、油層管理などにおいて使用される層序学的解析およびモデル化に関連しており、より詳細には、地震の体積全体で層序学的層をモデル化するために、井戸データを地震データに結び付けることに関連している。
【背景技術】
【０００２】
複雑なデータ収集、専門家の解析、およびシステム実装のほとんどの領域において、コンピュータが使用される。このことは、複雑な物理系の解析などの、深い専門知識の領域において特に当てはまる。例えば、油層の計画、実装、および維持は、地震、井戸検層、構造地質学、貯留層地質などの解析のための専門知識および関連するコンピュータ・システムを含むことがある。
【０００３】
ウェルタイ解析（well-tie analysis）は、非常に粗い地震データを含む領域内の１つまたは複数の井戸からの詳細な井戸検層データを使用して、井戸間および井戸の周囲の層序学的層をモデル化することを含むことがある。専門家ユーザは、正常なウェルタイ解析によって、速度モデルを調整し、堆積モデルの質を向上させ、堆積環境に関する仮説を確認または拒否し、貯留層の層位、氾濫面、トラップなどを制限する深度を確立できることがある。従来の層序学的層識別は、ウェルタイからの合成トレースの生成、および地震画像内の一貫性のある特徴へのトレースの重ね合わせを含むことがあり、場合によっては、１つまたは複数の地質柱状図の追加を伴う。専門家ユーザは、繰り返し井戸を追加し、井戸検層データが追加されるときに、相関関係を確立し、解釈を改良することがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、層序学的知識ベースを使用した地震データおよび井戸データからの層序学的層識別のためのコンピュータ化された方法、システム、およびコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、請求項１において請求されている方法ならびに対応するシステムおよびコンピュータ・プログラムを提供する。
【０００６】
本発明のこれらおよびその他の特徴は、添付の図面と共に選択された本発明のさまざまな態様に関する以下の詳細な説明から、容易に理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に従って例示的な層序学的層識別システムを示す図である。
【図２】実施形態に従って別の例示的な層序学的層識別システムを示す図である。
【図３】実施形態に従って例示的な層序学的層識別アプリケーションを示す図である。
【図４】実施形態に従って層序学的層識別システムの例示的なユーザ・インターフェイスを示す図である。
【図５】実施形態に従って層序学的層識別の例示的な方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図面の縮尺は、必ずしも一定ではない。図面は単なる略図であり、本発明の具体的なパラメータを表すよう意図されていない。図面は、本発明の標準的な実施形態のみを示すよう意図されおり、したがって、本発明の範囲を制限していると見なされるべきではない。図面において、類似した番号は類似した要素を表す。
【０００９】
ここで図面を参照すると、図１は、貯留層データ・ソース６０と通信し、層序学的層解釈７０を生成および受信する層序学的層識別システム２０を含んでいるコンピュータ・システム１０を示している。コンピュータ・システム１０は、貯留層管理プロジェクトの層序学的層解釈７０に関して収集し、管理し、解析し、報告するためにコンピュータ・システム１０を使用する１人または複数の領域専門家のコンピュータ・システムであってよい。例えば、貯留層データ・ソース６０は、コンピュータ・システム１０を介してユーザによってアクセスされる、地震データ６２、井戸検層データ６４、トレース・データ６６、ならびに特定の対象の貯留層に関連するその他のフィールドおよびシミュレーション・データのための、１つまたは複数のローカルな、またはネットワークによってアクセスされるデータ・レポジトリを含んでよい。層序学的層解釈７０は、コンピュータ・システム１０の出力であってよく、層序学的知識ベース５２に対する格納、解析、更新、または追加、あるいはその組み合わせのために、コンピュータ・システム１０によって受信されてもよい。層序学的層解釈は、地質学的体積内またはそのスライス内もしくは部分内で異なる特徴を有している隣接する地層間の複数の層位の位置を表し、定義する、視覚的マップまたは基礎的なデータあるいはその両方として定義されてよい。層序学的層は、地層境界、フローレット境界（florets boundaries）、層理面、または層理境界と呼ばれてもよい。
【００１０】
一部の実施形態では、層序学的層識別システム２０は、層序学的分類器２２、解釈インターフェイス３２、および知識ベース・マネージャ４６を含む。例えば、層序学的分類器２２、解釈インターフェイス３２、および知識ベース・マネージャ４６は、層序学的層解釈のためのコンピュータ・アプリケーション・プログラムの特徴または機能であってよい。層序学的分類器２２は、機械学習アルゴリズム５０および層序学的知識ベース５２を使用して、ユーザによって評価または修正あるいはその両方を行うための１つまたは複数の層序学的層解釈を自動的に生成してよい。解釈インターフェイス３２は、層序学的層解釈をユーザに提示し、その他の方法で解釈の入力のユーザ制御、解釈の変更、および解釈の選択を可能にしてよい。知識ベース・マネージャ４６は、層序学的知識ベース５２または使用可能な機械学習アルゴリズム５０あるいはその両方に含まれる情報の追加および変更、ならびに層序学的知識ベース５２への適用を可能にしてよい。
【００１１】
一部の実施形態では、層序学的分類器２２は、特徴抽出２４、特徴照合２６、層伝搬２８、および推論モジュール３０を含んでよい。特徴抽出２４は、地層および地層間の層位を区別することに関連し得る地震画像または井戸検層画像あるいはその両方に含まれる特徴を識別するために、複数の画像処理アルゴリズムを含んでよい。例えば、井戸検層データ６４の井戸検層画像内の層は、井戸検層画像に適用されるハフ変換またはピクセル分類あるいはその両方などの、画像処理技術と組み合わせて、ウェルタイにおけるスパイク検出を用いて区切られ得る。一部の実施形態では、井戸検層画像は、１つまたは複数のスコープまたはその他の画像技術および画像処理技術（エッジ検出など）によって捕捉された掘削孔の「広げられた」表示であってよく、正弦曲線の地層、局所的層位を検出し、井戸のずれを修正するために使用されてよい。井戸検層画像からの層序学的層検出には、さまざまな技術が使用されてよい。例えば、掘削孔のずれを含むセットに細分化されたすべての構造の沈下を示す棒状プロットが使用されてよく、オタマジャクシ状プロット（tadpole plots）は、破壊方向パラメータ（深さ、沈下、および方位角）を示し、ステレオネット・ローズ図（stereonet rose diagrams）は、ポール間の角度およびポールの回転を測定することを可能にし、層序学的厚さプロットは、層理に垂直な層の厚さを示す、などである。特徴抽出２４は、地震キューブ（seismic cube）（地震データの３次元のセットであり、これから２次元パネルが選択されてよい）などの地震データ６２から特徴を抽出してもよい。例えば、地震データ６２は、層位に対応するスパイクを検出するために、岩石学、音波検層の速度、密度検層、音響インピーダンス、反射係数、および複数の地震波記録にわたる地震の小波を使用して処理されてよい。一部の実施形態では、特徴抽出２４は、地震データ６２を処理して、地震データ６２のより大きい部分において検出された特徴に関連するトレース・データ６６を生成または変更してよい。抽出された特徴は、層間の層位を示唆する任意のパラメータまたはパラメータの組み合わせを含んでよい。特徴抽出２４は、複数の特徴を井戸検層データから生成してよく、複数の特徴を地震データ６２から生成してよい。一部の実施形態では、特徴抽出２４は、井戸検層データ６４および地震データ６２の両方から特徴を抽出するために、複数の画像処理アルゴリズムならびに関連するプロセスおよびワークフローを含んでよく、特徴抽出２４は、機械学習アルゴリズム５０および層序学的知識ベース５２を使用して、貯留層データ・ソース６０またはその何らかのサブセットを自動的に解析し、使用する抽出方法の特定のセットを選択してよい。
【００１２】
特徴照合２６は、井戸検層データ６４および地震データ６２から抽出された特徴に対して動作し、２つのデータ・セット間で特徴のパターンの照合を試みてよい。例えば、地震画像表現内の特徴は、機械学習を使用して井戸検層データ６４内の特徴に関連付けられ得る。例えば、複数の共通の特徴間で最良適合が検出されるまで、構造の記述または畳み込みニューラル・ネットワークを使用して、可能性のある相関関係を処理することができる。特徴照合２６は、層序学的知識ベース５２に格納され、機械学習アルゴリズム５０を使用して処理された、過去の層序学的層解釈からの以前のパターンを使用して、２つの特徴のセット間で最良適合を決定してよい。一部の実施形態では、特徴照合２６は、井戸検層の特徴と地震の特徴の間で特徴を照合するために、複数の画像処理アルゴリズムならびに関連するプロセスおよびワークフローを含んでよく、特徴抽出２４は、機械学習アルゴリズム５０および層序学的知識ベース５２を使用して、貯留層データ・ソース６０またはその何らかのサブセットを自動的に解析し、使用する照合方法の特定のセットを選択してよい。
【００１３】
層伝搬２８は、井戸検層データ６４と地震データ６２の間で一致した特徴のパターンを使用して、地震画像全体またはその一部にわたって、層を体系的に識別してよい。例えば、井戸に隣接する地震データ６２からの層序学的層は、地震データ６２の次のセットから地震データ６２の前のセットで検出されたパターンまでの、最良適合を計算するパネル、スライス、または柱に基づく移動ウィンドウの始点として働いてよい。一部の実施形態では、層伝搬２８は、確率的データ適合、または元のパターン照合に使用された類似する画像処理アルゴリズムの適用を使用して、特徴パターンを伝搬してよい。例えば、最良適合照合アルゴリズムと共に移動ウィンドウを使用して、一致する井戸検層からの移動ウィンドウのデータ適合および重複する地震データが、トレース・データ６６内の層位に沿って伝搬されてよい。一部の実施形態では、機械学習アルゴリズム５０および層序学的知識ベース５２は、特徴パターンにおいてあり得る変化が、井戸データ・ソースから離れて伝搬されるときの、より複雑な解析を可能にしてよい。例えば、類似する地質学的特徴を有する過去の貯留層からの層序学的解釈が、井戸に基づくパターンの特徴を伝搬および変更するための改善されたモデルを提供してよい。一部の実施形態では、層伝搬２８は、井戸に基づくパターンが井戸検層データ６４のソースから離れて移動するときの変化をモデル化するために、複数の画像処理アルゴリズムならびに関連するプロセスおよびワークフローを含んでよく、層伝搬２８は、機械学習アルゴリズム５０および層序学的知識ベース５２を使用して、貯留層データ６０またはその何らかのサブセットを自動的に解析し、地震データ６２と共に使用するための特定の層伝搬モデルを選択してよい。一部の実施形態では、層伝搬２８の出力は、１つまたは複数の完全な層序学的層解釈７０であってよい。
【００１４】
一部の実施形態では、推論モジュール３０は、特徴抽出２４、特徴照合２６、または層伝搬２８、あるいはその組み合わせによって選択または使用あるいはその両方を実行されるアルゴリズム、プロセス、およびモデルに関連付けられるときに、層序学的層解釈７０のための推論を含んでいる１つまたは複数の数値的説明または叙述的説明あるいはその両方を提供してよい。さまざまな特徴が抽出され、照合され、または伝搬され、あるいはその組み合わせが実行されるときに、特定の層序学的層解釈のユーザの再検討および文書化された支援のための文書、ファイル、または表示などの、推論支援出力（reasoning support output）を組み立てるために、それらの特徴および関連するアルゴリズム、プロセス、およびモデルに、ルックアップ・テーブルへのインデックスが付与されてよい。一部の実施形態では、層序学的知識ベース５２は、推論支援出力を組み立てることにおいて推論モジュール３０によって使用するために、推論の説明のための１つまたは複数のソースを含んでよい。例えば、過去の層序学的層解釈および使用される機械学習アルゴリズムの文書から推論の説明を抽出する特定の場合に、推論モジュール３０は、機械学習アルゴリズム５０によって使用された層序学的知識ベース５２からの特徴および過去の層序学的層解釈のリストを処理してよい。一部の実施形態では、推論モジュール３０は、格納またはユーザへの表示あるいはその両方のために、機械学習アルゴリズム５０を使用して、過去の層序学的層解釈と現在の層序学的層解釈の間の類似性の説明を生成する。
【００１５】
一部の実施形態では、解釈インターフェイス３２は、層序学的分類器２２の出力を視覚化、変更、選択、およびその他の方法で制御するためのユーザ・インターフェイスを、専門家ユーザに提供する。例えば、解釈インターフェイス３２は、層序学的層識別２０を具現化するアプリケーションまたはモジュールの一部として、コンピュータ・システム１０を介して表示されるグラフィカル・ユーザ・インターフェイスを含んでよい。解釈インターフェイス３２は、貯留層データ６０内の特定の解釈に使用できる貯留層データのセットのユーザ選択を受信する、貯留層データ入力選択３４を含んでよい。例えば、ユーザに、現在の解釈に関連する貯留層データのセットを選択するためのファイル・マネージャ、使用可能な入力のメニュー、またはその他の移動／選択インターフェイスが提供されてよい。解釈インターフェイス３２は、１つまたは複数の層序学的層解釈７０を生成することにおいて層序学的分類器２２によって使用するための、１つまたは複数の層序モデル、機械学習アルゴリズム、またはその他のプロセスのユーザ選択を受信する、モデル／プロセス選択３６を含んでよい。例えば、機械学習アルゴリズム５０および層序学的知識ベース５２は、過去のデータおよび理論的データに対する調査および比較における貯留層に関する異なる仮定に基づく複数のモデルおよびプロセスを含んでよく、モデル／プロセス選択３６は、ユーザが、専門知識および判断を用いて、さまざまな計算の結果およびテンプレートを含めてそれらのモデルおよびプロセスを選択するのを、導くことができてよい。解釈インターフェイス３２は、ユーザが、層序学的層解釈７０または基礎的な貯留層データ６０あるいはその両方の１つまたは複数の視覚化を移動できるようにする、ビジュアライザ制御３８を含んでよい。例えば、ビジュアライザ制御３８は、特徴／注釈の画面移動、ズーム、回転、表示／非表示、３Ｄデータ・セットからの２Ｄスライスの選択などの機能を使用して、色分けされた表現または注釈付きの表現あるいはその両方の層序学的層解釈７０を表示および移動するために、２次元（２Ｄ：two dimensional）ウィンドウまたは３次元（３Ｄ：three dimensional）ウィンドウを含んでよい。解釈インターフェイス３２は、ユーザが、貯留層データ入力選択３４およびモデル／プロセス選択３６を使用して行われた選択に基づいて、層序学的層解釈７０を開始または再計算できるようにする、解釈計算４０を含んでよい。例えば、解釈計算４０は、貯留層データ６０から選択されたデータのセット、または機械学習アルゴリズム５０および層序学的知識ベース５２からのモデルおよびプロセス、あるいはその両方を使用して層序学的分類器２２の１つまたは複数のプロセスを開始するために、ボタン、メニュー・オプション、またはその他の選択方法を含んでよい。解釈インターフェイス３２は、ユーザが、層序学的層解釈７０におけるデータ、計算、または層序学的特徴、あるいはその組み合わせに対して補正を行うことができるようにする、ユーザ補正４２を含んでよい。例えば、ユーザは、補正を実行するためのビジュアライザ制御３８または別のインターフェイスを介して、ユーザ補正４２を使用して、層序学的分類器２２に���って生成された層序学的特徴を削除、シフト、接続、またはその他の方法で変更することができてよい。解釈インターフェイス３２は、ユーザが、関連する貯留層管理の決定において使用するため、または貯留層データ６０に関連する他のプロセスもしくプロジェクトを推進するために、妥当性を確認された解釈として層序学的層解釈７０から特定の解釈を選択できるようにする、解釈登録４４を含んでよい。例えば、解釈登録４４は、他のシステムによって使用するため（または層序学的層識別２０によって再利用するため、あるいはその両方のため）の現在の、または選択された層序学的層解釈の格納、ログの記録、または出力を実行する１つまたは複数のプロセスを開始するために、ボタン、メニュー・オプション、またはその他の選択方法を含んでよい。
【００１６】
一部の実施形態では、層序学的層識別２０は、知識ベース・マネージャ４６を含む。知識ベース・マネージャ４６は、ユーザが、層序学的知識ベース５２の内容を追加、削除、またはその他の方法で管理することができるようにしてよい。例えば、知識ベース・マネージャ４６は、知識ベース・マネージャ４６の内容を表示し、内容の追加または分類などの１つまたは複数の管理機能を可能にするために、ファイル・マネージャ、インデックス、またはデータ・マップなどの、１つまたは複数の移動インターフェイスを含んでよい。一部の実施形態では、知識ベース・マネージャ４６は、解釈登録４４と情報をやりとりし、機械学習アルゴリズム５０によって使用するための妥当性を確認された層序学的層解釈のログを、層序学的知識ベース５２に記録してよい。
【００１７】
図２を参照すると、例示的な層序学的層識別システム２００が示されており、コンピュータ・システム１０と同様の１つまたは複数のコンピュータ上などで実装されてよい。層序学的層識別システム２００は、層序学的知識システム２１０および層序学的識別システム２３０から成っていてよい。一部の実施形態では、層序学的知識システム２１０は、共有リソースへのマルチユーザ・アクセスのためのクラウド・コンピューティング、ネットワーク・ストレージ、または同様の環境内で具現化されてよく、層序学的識別システム２３０は、エンド・ユーザ・コンピュータ・システム上のエンド・ユーザ・アプリケーションで、またはホストされるソフトウェア・サービスとしてエンド・ユーザ・コンピュータ・デバイスを介してアクセスされるエンド・ユーザ・アプリケーションで、具現化されてよい。一部の実施形態では、層序学的知識システム２１０および層序学的識別システム２３０は、共通のコンピュータ・システムによってホストされるか、または任意の数のコンピュータ・システムにわたって分散されてよい。
【００１８】
層序学的知識システム２１０は、図１に関して説明された知識ベース・マネージャ４６、機械学習アルゴリズム５０、および層序学的知識ベース５２に類似する特徴および機能を具現化してよい。層序学的知識システム２１０は、機械学習アルゴリズム２１４を使用して１つまたは複数の層序学的分類のモデル、プロセス、計算、またはテンプレート、あるいはその組み合わせを反復的に改善する、層序学的分類器トレーニング２１２を含んでよい。例えば、層序学的分類器トレーニング２１２は、定期的に、またはイベント（層序学的知識ベース２１８内の新しい知識レコードの登録など）ごとに開始されて、１つまたは複数の機械学習アルゴリズム２１４を更新または再計算し、層序学的分類器２４０などの層序学的分類器の特徴抽出、特徴照合、層伝搬、または推論支援、あるいはその組み合わせにおいて使用される１つまたは複数の計算のための意思決定の加重または係数を変更してよい。層序学的分類器トレーニング２１２によって生成された分類器更新２１６は、定期的またはイベントごとに、層序学的分類器２４０によって使用するために、層序学的識別システム２３０に伝達されてよい。一部の実施形態では、層序学的分類器２４０は、新しい層序学的層解釈を実行する前に、関連する分類器更新２１６に関して、層序学的分類器トレーニング２１２に照会してよい。層序学的分類器トレーニング２１２は、層序学的知識ベース２１８を、機械学習アルゴリズム２１４のデータ・ソースとして使用してよい。一部の実施形態では、１つまたは複数の項の決定の加重および係数などの、機械学習アルゴリズム２１４からの計算が、反復計算のために層序学的知識ベース２１８に格納されてよい。層序学的知識ベース２１８は、知識登録インターフェイス２２０を介して新しいデータを受信するか、または層序学的識別システム２３０から妥当性を確認された層序学的層解釈（解釈登録２４８など）を受信するか、あるいはその両方を受信してよい。知識登録インターフェイス２２０は、層序学的層解釈または貯留層データのモデル化、解釈、および関連する貯留層管理上の決定における最新技術に関連する、新しいデータ・レコードおよびそれに対する更新を受信するための、１つまたは複数のチャネルを含んでよい。例えば、知識登録インターフェイス２２０は、以前の層序学的データ解析、層序学的特徴解釈、および関連する妥当性確認または貯留層管理の結果あるいはその両方に関する、独自のデータまたは公用データあるいはその両方などの、過去の解釈２２２を受信してよい。別の例として、知識登録インターフェイス２２０は、貯留層データのモデル化、特徴抽出、ならびに貯留層データおよび貯留層管理の結果の統計解析に対する独自調査、学術調査、または業界の調査などの、層序学的データ解析に関連する二次調査２２４を受信してよい。一部の実施形態では、過去の解釈２２２または二次調査２２４あるいはその両方は、業界または学界の公開文献またはデータベースなどの１つまたは複数の関連するデータ・レポジトリと共に、データ交換インターフェイスまたはＡＰＩを介して提供および維持されてよく、機械学習アルゴリズム２１４で使用するために層序学的知識ベース２１８を整理する、照会、フィルタリング、構文解析、分類、またはその他のプロセス、あるいはその組み合わせを含んでよい。一部の実施形態では、知識登録インターフェイス２２０は、グラフィカル・ユーザ・インターフェイスを含み、１人または複数のユーザが、層序学的知識ベース２１８内のデータ・レコードの追加、削除、および整理を管理できるようにしてよい。
【００１９】
層序学的識別システム２３０は、ユーザが、１つまたは複数の貯留層データ・セットを選択して、層序学的層解釈の生成に使用できるようにする、貯留層データ・インターフェイス２３２を含んでよい。例えば、貯留層データ・インターフェイス２３２は、貯留層地震およびウェルタイ・データ２３４へのアクセスを提供してよく、または井戸検層２３６などの外部データ・ソースの受信もしくはアクセスを実行してよく、あるいはその両方を実行してよい。一部の実施形態では、貯留層データ・インターフェイス２３２は、図１に関して説明された解釈インターフェイス３２および貯留層データ入力選択３４に類似するグラフィカル・ユーザ・インターフェイスにおいて具現化されてよい。層序学的識別システム２３０は、貯留層地震およびウェルタイ・データ２３４などの貯留層データを処理して１つまたは複数の層序学的層解釈を生成する、層序学的分類器２４０を含んでもよい。例えば、層序学的分類器２４０は、機械学習アルゴリズム２１４に基づいてモデル、プロセス、計算、またはテンプレートを使用して、選択された貯留層データを処理し、特徴を抽出して照合し、データ・セット全体に伝搬し、さまざまな特徴を層序学的層解釈に分類してよい。一部の実施形態では、層序学的分類器２４０は、図１に関して説明された層序学的分類器２２と同様に動作してよい。層序学的分類器２４０は、定期的、またはイベントごと、あるいは要求の発生時に、層序学的層解釈の生成に使用されるモデル、プロセス、計算、またはテンプレートを更新するために、分類器更新２１６を受信してよい。層序学的識別システム２３０は、層序学的層解釈をユーザに対して視覚化するための層序学的解釈プレゼンタ２４２を含み、層序学的層解釈ならびに関連するデータおよび推論の再検討およびその他の相互作用を可能にしてもよい。例えば、層序学的解釈プレゼンタ２４２は、層序学的層解釈に基づいて２Ｄ画像データまたは３Ｄ画像データあるいはその両方を提示するグラフィカル・ユーザ・インターフェイスを含み、層序学的層解釈の移動および補正を可能にしてよい。層序学的識別システム２３０は、ユーザが、提示された特徴についての専門家の評価または層序学的解釈プレゼンタ２４２からの推論あるいはその両方に基づいて、有効な層序学的層解釈を選択できるようにする、解釈選択インターフェイス２４４を含んでもよい。例えば、ユーザは、提示された層序学的層解釈を選択するために、ボタン、メニュー、またはその他のセレクタを備える解釈選択インターフェイス２４４を使用してよい。解釈選択インターフェイス２４４は、出力、表示、格納、または他のシステムもしくはプロセスによる使用、あるいはその組み合わせのために、層序学的解釈結果２４６を生成してよい。解釈選択インターフェイス２４４は、解釈登録２４８を生成し、層序学的知識ベース２１８に含めるために、妥当性を確認された層序学的層解釈を層序学的知識システム２１０に伝達してもよい。一部の実施形態では、層序学的解釈プレゼンタ２４２および解釈選択インターフェイス２４４は、図１に関して説明された解釈インターフェイス３２に類似するグラフィカル・ユーザ・インターフェイスにおいて具現化されてよい。
【００２０】
図３を参照すると、例示的な層序学的層識別アプリケーション３００が示されており、図１のコンピュータ・システム１０などのコンピュータ上で実行されるプログラム・コードなどにおいて具現化されてよい。少なくとも１つの井戸検層３１０および少なくとも１つの地震画像３１２が、層序学的分類器３２０への入力として提供される。層序学的分類器３２０は、ウェルタイ層識別３２２を含んでよい。例えば、ウェルタイ層識別３２２は、井戸検層画像３１０から層の特徴を識別するための自動化された画像処理プロセスを含んでよく、または層の特徴を識別してウェルタイ層データのセットを作成することにおいて専門家ユーザを支援するためのツール一式を提供してよい。層序学的分類器３２０は、重複する地震データまたは隣接する地震データあるいはその両方との比較のために、ウェルタイ・データから層の特徴を抽出して正規化する、井戸の特徴抽出３２４を含んでよい。例えば、井戸の特徴抽出３２４は、井戸の原点に対して正規化し、井戸のずれを補正し、層状の層位に最も強く対応するウェルタイ層データを識別するための計算を含んでよい。層序学的分類器３２０は、重複するウェルタイ層データまたは隣接するウェルタイ層データとの比較のために、地震データから層の特徴を抽出して正規化し、地震データ・セット全体での層の特徴を伝搬する、地震の特徴抽出３２６を含んでよい。例えば、地震の特徴抽出３２６は、画像処理アルゴリズムまたは地震トレース・アルゴリズムあるいはその両方を使用して、層の特徴に対応する地震データの特定のパターンの可能性を計算し、地震データの特定の柱の層断面を抽出して提供する。層序学的分類器３２０は、井戸検層の特徴を、隣接する地震の特徴または重複する地震の特徴と比較する、特徴照合３２８を含んでよい。例えば、特徴照合３２８は、最良適合比較アルゴリズムを使用して、ウェルタイ層データの柱の特徴断面を地震データの柱の特徴断面と比較してよく、最良適合比較アルゴリズムは、１つの特徴断面をシフトし、引き伸ばし、圧縮して、２つの特徴断面にわたる連続的な層の特徴を識別してよい。
【００２１】
層序学的分類器３２０は、以前に一致したデータとの比較によって設定された地震データ・セット全体で一致した層の特徴を伝搬するためのスライド・ウィンドウ認識３３２を含んでいる、層伝搬３３０を含んでよい。例えば、ウェルタイ層データと、地震層データの重複するか、または直接隣接する柱との間で、特徴の高い相関関係が検出された後に、第１の柱に隣接する地震層データの１つまたは複数の柱と一致するように、地震層データのその柱がウェルタイ層データと置き換えられてよい。このようにして、比較のウィンドウが、井戸の場所から外側にスライドしてよい。一部の実施形態では、スライド・ウィンドウおよび比較アルゴリズムが、データの複数の柱を同時に解析してよく、地震データ・セット全体で層伝搬の最も可能性が高い経路を検出するために、他の係数を統合してよい。
【００２２】
層序学的分類器３２０は、対象の地震データ・セット全体で伝搬される特徴の完全性および合理性を組み立てて妥当性を確認し、少なくとも層序学的解釈３３６を生成する、層序学的インタープリタ３３４を含んでよい。例えば、層序学的インタープリタ３３４は、データ・セット内のすべての地震データが処理されたこと（または積極的に除外されたこと）を識別するプロンプトを層伝搬３３０から受信してよい。一部の実施形態では、層序学的インタープリタ３３４は、特徴の伝搬の完了に加えて、解釈３３６を評価するために、同じ地震データ・セット内に複数の井戸からのウェルタイ・データが存在する場合に層の特徴に不一致が存在するかどうか、または解釈がいずれかの既知の地質学的特徴または原理に違反しているかどうかなどの、追加ルールを含んでよい。一部の実施形態では、層序学的分類器３２０は、異なるモデル、プロセス、計算、またはテンプレート、あるいはその組み合わせを、井戸の特徴抽出３２４、地震の特徴抽出３２６、特徴照合３２８、または層伝搬３３０、あるいはその組み合わせに使用して、井戸検層および地震データの特定のセットを複数回処理し、複数の解釈（１〜ｎ）３３６、３３８を生成してよい。例えば、ユーザは、有効な層序学的層解釈を生成しようとする反復的試みにおいて、ユーザ・インターフェイスから１つまたは複数のモデル、プロセス、計算、またはテンプレート、あるいはその組み合わせを選択し、それらの選択を変更することができてよい。一部の実施形態では、層序学的インタープリタ３４４は、解釈３３６の生成に使用される特徴ならびに仮定、モデル、プロセス、計算、またはテンプレート、あるいはその組み合わせの記述的注釈を提供するために、推論３４０含んでよい。
【００２３】
一部の実施形態では、解釈（１〜ｎ）３３６、３３８を生成するための複数のウェルタイの特徴アルゴリズム３５２、地震トレースの特徴アルゴリズム３５４、または特徴照合アルゴリズム３５６、あるいはその組み合わせから選択するために、機械学習アルゴリズム３５０が使用されてよい。例えば、層序学的知識システムは、１つまたは複数の層序学的知識ベースに基づいて、機械学習３５０を提供してよい。一部の実施形態では、ユーザによる再検討および妥当性確認のために、仮定、モデル、プロセス、計算、またはテンプレート、あるいはその組み合わせを変えることに基づいて、複数の解釈（１〜ｎ）３３６、３３８を自動的に生成し、解釈（１〜ｎ）３３６、３３８を評価してランク付けするために、機械学習３５０が使用されてよい。推論３４０は、１つまたは複数の解釈の再検討および妥当性確認においてユーザを支援するために、複数の解釈（１〜ｎ）ごとに別々の推論のエントリを提供してよい。
【００２４】
一部の実施形態では、層序学的分類器３２０は、層序学的解釈プレゼンタ３６０と相互作用して、ユーザが層序学的層解釈の再検討および妥当性確認を行うのを支援してよい。層序学的解釈プレゼンタ３６０は、グラフィカル・ユーザ・インターフェイスで２Ｄ画像データまたは３Ｄ画像データあるいはその両方を使用して層序学的層解釈を視覚化するために、解釈ビジュアライザ３６２を含んでよい。層序学的解釈プレゼンタ３６０は、視覚化されている層序学的層解釈を変更するためのツールを提供するユーザ補正３６４を含んでよい。層序学的解釈プレゼンタ３６０は、ユーザが、複数の解釈（１〜ｎ）３３６、３３８から、追加プロセス（関連する層序学的知識ベースへの登録を含むが、これに限定されない）に使用される有効な解釈を選択できるようにする、ユーザ選択／登録３６６を含んでよい。
【００２５】
図４で、図１〜３の層序学的層識別システムなどの層序学的層識別システムのグラフィカル・ユーザ・インターフェイス４００を参照する。例えば、グラフィカル・ユーザ・インターフェイス４００は、コンピュータ・システム上で実行されるか、またはコンピュータ・システムを介してアクセス可能である層序学的層識別アプリケーションと相互作用するために、コンピュータ・システムの１つまたは複数のＩ／Ｏデバイスによって表示され、移動可能であってよい。
【００２６】
グラフィカル・ユーザ・インターフェイス４００は、層序学的特徴解釈を生成するための貯留層データ、１つまたは複数の層序学的知識ベース、および層序学的分類器と相互作用するために、機能４１０のメニューを提供してよい。機能４１０のメニューは、新しい層序学的知識レコードを登録することを含めて、データを層序学的知識ベースに追加するためのインターフェイスを開始する、知識登録ボタン４１２を含んでよい。例えば、知識登録ボタン４１２は、図２の知識登録インターフェイス２２０などの知識登録インターフェイス、または図１の知識ベース・マネージャ４６などの知識ベース・マネージャの知識登録副機能を開始してよい。機能４１０のメニューは、１つまたは複数の関連する知識ベースを再検討、移動、変更、またはその他の方法で管理するための知識ベース管理インターフェイスを開始する、知識ベース・ボタン４１４を含んでよい。例えば、知識ベースボタン・ボタン４１４は、図１の知識ベース・マネージャ４６などの、知識ベース・マネージャ機能を開始してよい。機能４１０のメニューは、使用可能なアルゴリズム、係数、およびトレーニング・データ・セットの選択および変更を含めて、層序学的分類器機能に使用できる１つまたは複数の機械学習アルゴリズムを管理するための分類器トレーニング・インターフェイスを開始する、分類器トレーニング・ボタン４１６を含んでよい。例えば、分類器トレーニング・ボタン４１６は、図２の層序学的分類器トレーニング２１２などの層序学的分類器トレーニング機能を開始するか、またはその他の方法で、図１の機械学習アルゴリズム５０、図２の機械学習アルゴリズム２１４、または図３の機械学習アルゴリズム３５０などの機械学習アルゴリズムの管理を可能にしてよい。機能４１０のメニューは、機械学習に基づいて層序学的分類器を使用して層序学的層解釈を生成するために、特徴の抽出、照合、および伝搬を開始する、層位提案ボタン４１８を含んでよい。例えば、層位提案ボタン４１８は、層序学的分類器を開始して、図１の層序学的分類器２２および解釈計算４０、図２の層序学的分類器２４０、または図３の層序学的分類器３２０に関して説明されたように、地震データおよび井戸検層データからの特徴抽出、地震データと井戸検層データの間の特徴照合、および地震データ全体の層伝搬を自動的に進めてよい。機能４１０のメニューは、層序学的分類器によって生成されて選択された特徴曲線を変更または修正するためのユーザ制御を開始する、曲線調整ボタン４２０を含んでよい。例えば、曲線調整ボタン４２０は、層序学的分類器によって提供され、図１のユーザ補正４２および図３のユーザ補正３６４などの１つまたは複数の補正機能を使用して（視覚化ウィンドウ４５０で）視覚化される、層序学的特徴解釈の補正を可能にしてよい。機能４１０のメニューは、地震データ、井戸検層データ、およびトレース・データの選択および再検討を管理するために、地震データ・ボタン４２２、井戸検層画像ボタン４２４、および合成地震トレース・ボタン４２６を含んでよい。例えば、地震データ・ボタン４２２、井戸検層画像ボタン４２４、および地震トレース・ボタン４２６は、図１の地震データ６２、井戸検層データ６４、およびトレース・データ６６、図２の井戸検層２３６および貯留層地震およびウェルタイ・データ２３４、ならびに図３の井戸検層画像３１０および地震画像３１２などの、貯留層データのユーザのアクセスおよび選択を提供してよい。機能４１０のメニューは、ユーザが層序学的層解釈の妥当性を確認し、さらに使用するために層序学的層解釈を送信できるようにする、決定登録ボタン４３０を含んでよい。例えば、決定登録ボタン４３０は、図１の解釈登録４４、図２の解釈選択インターフェイス２４４、および図３のユーザ選択／登録３６６などの、有効な層序学的層解釈を登録するための機能を開始してよい。機能４１０のメニューは、通常は新しい層序学的層解釈の登録またはその他の層序学的知識の登録に基づいて地震分類器を更新する、更新分類器ボタン４３２を含んでよい。例えば、分類器更新ボタン４３２は、分類器トレーニング・ボタン４１６またはそのサブプロセスに類似するプロセスを開始してよい。機能４１０のメニューは、選択されたか、または生成もしくは修正されたか、あるいはその組み合わせが実行された地震データ、井戸検層データ、トレース・データ、および層序学的分類器によって生成された層序学的特徴解釈に基づいて、視覚化ウィンドウ４５０を開始する、プロット・ボタン４３４を含んでよい。例えば、プロット・ボタン４３４は、図１の解釈インターフェイス３２内のビジュアライザ制御３８、図２の層序学的解釈プレゼンタ２４２、および図３の層序学的解釈プレゼンタ３６０内の解釈ビジュアライザ３６２などの、解釈ビジュアライザを開始してよい。
【００２７】
グラフィカル・ユーザ・インターフェイス４００は、層序学的特徴解釈を生成するために層序学的分類器によって使用される入力、モデル、結果、テンプレート、プロセス、およびケースを選択するために、選択インターフェイス４４０を提供してよい。例えば、入力メニュー４４２は、選択された井戸検層からの層理面、ステレオネット図、オタマジャクシ状図、棒状図を含む、さまざまな井戸検層画像およびそれらからの計算などの、データ入力の選択を提供してよい。例えば、モデル結果テンプレート・メニュー４４４は、音波検層の速度、密度検層、音響インピーダンス、反射係数、小波、および実際の地震トレースなどの、地震トレースまたはその他の特徴抽出モデルもしくは計算の選択を提供してよい。例えば、プロセス・ケース・メニュー４４６は、層序学的モデル化および地震ビューアーなどの、地震データを介して特徴を伝搬するためのプロセスおよびツールの選択を提供してよい。
【００２８】
グラフィカル・ユーザ・インターフェイス４００は、層序学的分類器によって生成された貯留層データおよび層序学的層解釈の１つまたは複数の表示をユーザに提示するために、視覚化ウィンドウ４５０を含んでよい。例えば、視覚化ウィンドウ４５０は、井戸検層画像データ、地震データ、地震トレース・データ、および層序学的層解釈データを含む、画像データの２Ｄ描画および３Ｄ描画ならびに移動を支援してよい。一部の実施形態では、視覚化ウィンドウ４５０は、貯留層領域の地震データおよび少なくとも１つの井戸の井戸検層データを表示してよい。層序学的層解釈の例示的な視覚化が、図４の視覚化ウィンドウ４５０に示されている。例えば、井戸４５２、４５４が垂直線として表されてよく、ｘが、井戸検層データから抽出された層の特徴を示している。複数の層位線４６０、４６２、４６４、４６６、４６８、４７０が、背景の地震画像データを伝搬する層位を表してよく、地震トレース・データに対応する複数の注記、抽出された地震トレースの特徴、および井戸の位置からの特徴の一致の伝搬によって関連付けられた地震トレースの層位を含んでよい。視覚化ウィンドウ４５０に示された表現は、層序学的層解釈の視覚化の例として提供されており、層序学的データのモデル化に関連するさまざまな画像表現、重ね合わせ、注釈、および移動機能が採用されてよい。
【００２９】
図５を参照すると、層序学的層識別の例示的なコンピュータ化された方法５００が示されている。一部の実施形態では、方法５００は、図１〜４に関して説明されたのと同様のコンピューティング環境、システム、アプリケーション、およびインターフェイスにおいて実装されてよい。一部の実施形態では、方法５００のプロセスは、下で説明されているプロセスを実行するプログラム・コードまたはハードウェア機能モジュールあるいはその両方において具現化されてよい。プロセス５１０で、層序学的分類器をトレーニングするために、機械学習アルゴリズムが使用されて、層序学的知識ベースから、自動化された特徴抽出、照合、ならびに伝搬モデル、プロセス、およびテンプレートを生成してよい。プロセス５１５で、層序学的分類器または何らかのその他の方法もしくはツールを使用して、ウェルタイ層序学的層が、井戸検層画像などの井戸検層データの解析から識別されてよい。プロセス５２０で、プロセス５１０からのモデル、プロセス、またはテンプレートを使用して、ウェルタイ層の特徴が井戸検層データから抽出されてよい。プロセス５２５で、層序学的分類器または何らかのその他の方法もしくはツールを使用して、地震トレース層が地震データの解析から識別されてよい。プロセス５３０で、プロセス５１０からのモデル、プロセス、またはテンプレートを使用して、地震層の特徴が地震データから抽出されてよい。プロセス５４０で、プロセス５１０からのモデル、プロセス、またはテンプレートを使用して、重複する位置または隣接する位置におけるウェルタイ層の特徴と地震層の特徴の間の一致が決定されてよい。プロセス５５０で、プロセス５１０からのモデル、プロセス、またはテンプレートを使用して、プロセス５４０からの特徴の一致が、井戸の位置の周囲または間で、地震トレース・データに沿って伝搬されて、層位を生成してよい。プロセス５６０で、井戸検層データ、地震データ、および地震トレース・データの生成された層序学的層解釈が、再検討、補正、および妥当性確認のために、ユーザ・インターフェイスにおいて視覚化されてよい。プロセス５７０で、生成された層序学的層解釈の１つまたは複数の特徴に対するユーザ補正が、ユーザから受信されてよい。プロセス５８０で、妥当性を確認された解釈として、ユーザ入力に基づいて層序学的層解釈が選択され、登録されてよい。プロセス５８５で、妥当性を確認された層序学的層解釈が層序学的知識ベースに登録され、機械学習アルゴリズムが、層序学的分類器をさらにトレーニングするために使用される。プロセス５９０で、層序学的層解釈に基づいて、追加の処理、掘削の決定、ならびに追加の井戸検層データ、地震データ、および貯留層管理データが生成されてよい。
【００３０】
層序学的層識別システム２０が、コンピュータ可読記憶媒体に格納されたコンピュータ・プログラム製品として実装されてよいということが理解される。コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用するための命令を保持および格納できる有形のデバイスであることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、またはこれらの任意の適切な組み合わせであってよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のさらに具体的な例の非網羅的リストは、ポータブル・コンピュータ・ディスク、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：random access memory）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：read-only memory）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：erasable programmable read-only memoryまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：static random access memory）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：compact disc read-only memory）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：digital versatile disk）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、パンチカードまたは命令が記録されている溝の中の隆起構造などの機械的にエンコードされるデバイス、およびこれらの任意の適切な組み合わせを含む。本明細書において使用されるとき、コンピュータ可読記憶媒体は、それ自体が、電波またはその他の自由に伝搬する電磁波、導波管またはその他の送信媒体を伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、あるいはワイヤを介して送信される電気信号などの一過性の信号であると解釈されるべきではない。
【００３１】
本明細書に記載されたコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体から各コンピュータ・デバイス／処理デバイスへ、またはネットワーク（例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、または無線ネットワーク、あるいはその組み合わせ）を介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスへダウンロードされ得る。このネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線送信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはその組み合わせを備えてよい。各コンピュータ・デバイス／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェイスは、コンピュータ可読プログラム命令をネットワークから受信し、それらのコンピュータ可読プログラム命令を各コンピュータ・デバイス／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に格納するために転送する。
【００３２】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：instruction-set-architecture）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、あるいは、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソース・コードまたはオブジェクト・コードであってよい。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザのコンピュータ上で全体的に実行すること、ユーザのコンピュータ上でスタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的に実行すること、ユーザのコンピュータ上およびリモート・コンピュータ上でそれぞれ部分的に実行すること、あるいはリモート・コンピュータ上またはサーバ上で全体的に実行することができる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：local area network）または広域ネットワーク（ＷＡＮ：wide area network）を含む任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてよく、または接続は、（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに対して行われてよい。一部の実施形態では、本発明の態様を実行するために、例えばプログラマブル論理回路、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：field-programmable gate arrays）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：programmable logic arrays）を含む電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、電子回路をカスタマイズするためのコンピュータ可読プログラム命令を実行してよい。
【００３３】
本発明の態様は、本明細書において、本発明の実施形態に記載された方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して説明される。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、ならびにフローチャート図またはブロック図あるいはその両方に含まれるブロックの組み合わせが、コンピュータ可読プログラム命令によって実装され得るということが理解されるであろう。
【００３４】
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックに指定される機能／動作を実施する手段を作り出すべく、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供されてマシンを作り出すものであってよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が格納されたコンピュータ可読記憶媒体がフローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックに指定される機能／動作の態様を実施する命令を含んでいる製品を備えるように、コンピュータ可読記憶媒体に格納され、コンピュータ、プログラム可能なデータ処理装置、または他のデバイス、あるいはその組み合わせに特定の方式で機能するように指示できるものであってもよい。
【００３５】
コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ上、その他のプログラム可能な装置上、またはその他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックに指定される機能／動作を実施するように、コンピュータ、その他のプログラム可能なデータ処理装置、またはその他のデバイスに読み込まれてもよく、それによって、一連の動作可能なステップを、コンピュータ上、その他のプログラム可能な装置上、またはコンピュータ実装プロセスを生成するその他のデバイス上で実行させる。
【００３６】
図内のフローチャートおよびブロック図は、本発明のさまざまな実施形態に従って、システム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装のアーキテクチャ、機能、および動作を示す。これに関連して、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、規定された論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能な命令を備える、命令のモジュール、セグメント、または部分を表してよい。一部の代替の実装では、ブロックに示された機能は、図に示された順序とは異なる順序で発生してよい。例えば、連続して示された２つのブロックは、実際には、含まれている機能に応じて、実質的に同時に実行されるか、または場合によっては逆の順序で実行されてよい。ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、ならびにブロック図またはフローチャート図あるいはその両方に含まれるブロックの組み合わせは、規定された機能または動作を実行するか、または専用ハードウェアとコンピュータ命令の組み合わせを実行する専用ハードウェアベースのシステムによって実装され得るということにも注意する。
【００３７】
コンピュータ・システム１０は、任意の種類のコンピュータ・デバイスを備えてよく、例えば、少なくとも１つのプロセッサ１２、メモリ１６、入出力（Ｉ／Ｏ：input/output）１４（例えば、１つまたは複数のＩ／ＯインターフェイスまたはＩ／Ｏデバイスあるいはその両方）、および通信経路１８を含む。一般に、プロセッサ１２は、少なくとも部分的にメモリ１６内に固定されたプログラム・コードを実行する。プロセッサ１２は、プログラム・コードを実行しながらデータを処理することができ、それによって、変換されたデータを、さらに処理するためにメモリまたはＩ／Ｏ１４あるいはその両方との間で読み取ること、または書き込むこと、あるいはその両方を実行することができる。経路１８は、コンピュータ・システム１０内のコンポーネントの各々の間の通信リンクを提供する。Ｉ／Ｏ１４は、ユーザがコンピュータ・システム１０と相互作用できるようにする、１つまたは複数の人間用Ｉ／Ｏデバイスを備えることができる。コンピュータ・システム１０は、異なるコンポーネントが異なる物理的位置に存在するように、分散方式で実装されてもよい。
【００３８】
さらに、層序学的層識別システム２０またはそれに関連するコンポーネント（ＡＰＩコンポーネント、エージェントなど）が、コンポーネントを中央サーバまたは中央サーバのグループに送信することによって、自動的または半自動的にコンピュータ・システム内にデプロイされてもよいということが、理解される。次に、それらのコンポーネントは、コンポーネントを実行する対象のコンピュータにダウンロードされる。その後、それらのコンポーネントは、ディレクトリに分離されるか、またはコンポーネントをディレクトリに分離するプログラムを実行するディレクトリに読み込まれる。別の代替手段は、コンポーネントをクライアント・コンピュータのハード・ドライブ上のディレクトリに直接送信することである。プロキシ・サーバが存在する場合、プロセスは、プロキシ・サーバのコードを選択し、プロキシ・サーバのコードを配置するコンピュータを決定し、プロキシ・サーバのコードを送信し、その後、プロキシ・サーバのコードをプロキシ・コンピュータにインストールする。各コンポーネントは、プロキシ・サーバに送信されてから、プロキシ・サーバに格納される。
【００３９】
本発明のさまざまな態様に関する前述の説明は、例示および説明の目的で提供されている。これらの説明が本発明を網羅すること、または開示された厳密な形態に制限することは意図されておらず、明らかに、多くの変更および変形が可能である。当業者にとって明らかであることがあるそれらの変更および変形は、添付された特許請求の範囲で定義されているように、本発明の範囲に含まれている。
【符号の説明】
【００４０】
１０  コンピュータ・システム
２０  層序学的層識別システム
２２  層序学的分類器
２４  特徴抽出
２６  特徴照合
２８  層伝搬
３０  推論モジュール
３２  解釈インターフェイス
３４  貯留層データ入力選択
３６  モデル／プロセス選択
３８  ビジュアライザ制御
４０  解釈計算
４２  ユーザ補正
４４  解釈登録
４６  知識ベース・マネージャ
５０  機械学習アルゴリズム
５２  層序学的知識ベース
６０  貯留層データ・ソース
６２  地震データ
６４  井戸検層データ
６６  トレース・データ
７０  層序学的層解釈
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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2020528556.tif 000009