Techlog Quanti.Elan
结合ELAN求解器的多分量反演模型
在现代和直观的界面中受益于久经考验的算法.
预测和传播岩石分类组-使用2D索引和概率自组织图来帮助您对测井数据和相预测进行地质解释.
先进的分类
Ipsom模块预测和传播分类组的能力有助于改进解释工作流程. 其二维索引和概率自组织映射(SOMap)设计用于:
综合统计工具
在最后的控制和验证阶段,通过迭代过程对结果进行量化和细化. 统计和图形工具易于使用,可以更好地理解核心描述之间的一致性, 测井响应, 以及地图上的一致性. 这允许:
精确的模型校准
校正是分类过程的关键. Its aim is to give each neural unit an actual geological meaning; a process known as the indexation phase. 然后给每个神经单元分配一个对应于地质解释的代码(详细的核心描述)。. 这一阶段对于用沉积学术语直接解释电相是必不可少的.
输出
利用井眼轨迹在其空间位置内定位井眼. 视图
在2D地图查看器中可视化您的井数据. 视图
预测和传播岩石分类组. 视图
客观地重建丢失的数据. 视图
精密图像分析, 自动工具和供应商识别原始和处理过的数据, 并简化了加载和分析. 视图