A neural network based system, method, and process for the automated
delineation of spatially dependent objects is disclosed. The method is
applicable to objects such as hydrocarbon accumulations, aeromagnetic
profiles, astronomical clusters, weather clusters, objects from radar,
sonar, seismic and infrared returns, etc. One of the novelties in the
present invention is that the method can be utilized whether or not known
data is available to provide traditional training sets. The output
consists of a classification of the input data into clearly delineated
accumulations, clusters, objects, etc. that have various types and
properties. A preferred but non-exclusive application of the present
invention is the automated delineation of hydrocarbon accumulations and
sub-regions within the accumulations with various properties, in an oil
and gas field, prior to the commencement of drilling operations. The
invention may also be used to increase the effectiveness of enhanced oil
recovery techniques.
Показаны система, метод, и процесс нервной системы основанная для автоматизированного перечня spatially зависимых предметов. Метод применим к предметам such as накопления углерода, аэромагнитные профили, астрономические группы, погода связывает, возражает от радиолокатора, звуколокации, сейсмических и ультракрасных возвращений, etc. Одна из новизн в присытствыющем вымысле что метод можно использовать имеют в распоряжении ли или знанные данные обеспечить традиционные комплекты тренировки. Выход состоит классифицирования входных данных в ясно определенные накопления, группы, предметы, ETC которые имеют различные типы и свойства. Предпочитаемым но non-exclusive применением присытствыющего вымысла будет автоматизированный перечень накоплений и суб-zon углерода в пределах накоплений с различными свойствами, в масле и поле газа, до commencement сверля деятельностей. Вымысел может также быть использован для того чтобы увеличить эффективность увеличенных методов спасения масла.
