An observational approach to petrophysical modeling using recent developments in AI
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We propose an observational methodology for predicting subsurface petrophysical models as an alternative to conventional physics-based approaches. Our approach utilizes post-stack seismic data and its derivatives, in conjunction with recorded well logs, to generate a threedimensional prediction of porosity. The accuracy of the predicted volume is assessed through validation against a reserved blind well.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- An observational approach to petrophysical modeling using recent developments in AI
- Date Crossref
- 10/02/2026
- Éditeur
- Society of Exploration Geophysicists
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.