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Joint stochastic simulation of petrophysical properties with elastic attributes based on parametric copula models

    1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México

      Universidad Nacional Autónoma de México

      México

    2. [2] University of Delaware

      University of Delaware

      Estados Unidos

    3. [3] Instituto Mexicano del Petróleo

      Instituto Mexicano del Petróleo

      México

  • Localización: Geofísica internacional, ISSN 0016-7169, ISSN-e 2954-436X, Vol. 62, Nº. 2, 2023, págs. 487-506
  • Idioma: inglés
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      El método de co-simulación estocástica espacial, basado en cópulas, es un método general que permite simular variables con cualquier tipo de dependencia y funciones de distribución de probabilidad. Esta flexibilidad proviene del uso de un modelo de cópula para la representación de la función de distribución de probabilidad conjunta. El método se ha implementado principalmente a través de un enfoque no paramétrico utilizando cópulas de Bernstein y se ha aplicado con éxito para la simulación de propiedades petrofísicas usando atributos sísmicos elásticos como variables secundarias. En el presente trabajo este método se implementa mediante otros dos enfoques: paramétrico y semi-paramétrico. Específicamente, para el enfoque paramétrico se usa la familia de cópulas Arquimedianas. Primero, el enfoque paramétrico se valida con un caso publicado y luego se realiza una comparación de los tres enfoques en términos de precisión y rendimiento. Los resultados mostraron que el enfoque paramétrico es el que peor reproduce las estadísticas de los datos y presenta mayor incertidumbre con un menor costo computacional, mientras que el enfoque no-paramétrico resultó el que mejor reproduce la dependencia de los datos a un alto costo computacional. El enfoque semi-paramétrico reduce un 10% el costo computacional respecto al no-paramétrico, pero se degrada significativamente su precisión.

    • English

      The spatial stochastic co-simulation method based on copulas is a general method that allows simulating variables with any type of dependency and probability distribution functions. This flexibility comes from the use of a copula model for the representation of the joint probability distribution function. The method has been mainly implemented through a non-parametric approach using Bernstein copulas and has been successfully applied for the simulation of petrophysical properties using elastic seismic attributes as secondary variables. In the present work this method is implemented through two other approaches: parametric and semi-parametric. Specifically, for the parametric approach the family of Archimedean copulas is used. First, the parametric approach is validated against a published case, and then a comparison of the three approaches in terms of accuracy and performance is made. The results showed that the parametric approach is the one that reproduces the data statistics worse and presents greater uncertainty with a lower computational cost, while the non-parametric approach was the one that best reproduces the dependence of the data at a high computational cost. The semi-parametric approach reduces the computational cost by 10% compared to the non-parametric approach, but its accuracy is significantly degraded.


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