Application of artificial intelligence network to predict the distribution of volcanic material in sequence D, field X, Cuu Long basin

  • Affiliations:

    1 PetroVietnam University, Faculty of oil and gas
    2 VietsovPetro, Exploirational Geology, Vietnam
    3 Vietnam Petroleum Association, Vietnam
    4 Hanoi University of Mining and Geology, Faculty of oil and gas, Vietnam

  • *Corresponding:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Received: 25th-June-2020
  • Revised: 3rd-Sept-2020
  • Accepted: 31st-Oct-2020
  • Online: 31st-Oct-2020
Pages: 104 - 113
Views: 1489
Downloads: 625
Rating: 5.0, Total rating: 61
Yours rating

Abstract:

The presence of volcanic materials in reservoir will reduce the porosity value and effect to the quality of reservoirs. Therefore, understanding the distribution of this object will be of great significance in the orientation of oil and gas exploration and exploitation. This paper applies seismic attribute analysis method combined with artificial neural network (ANN) application to predict the distribution of volcanic materials in D sequence. Attributes selected as input for ANN training including RMS, RAI and Specdecom attribute. The results indicate that volcanic materials mainly appear in the to the Southwest of block (around D well and the West of E well), a small part is scattered near Con Son swell. The correlation coefficient among seismic attribute is from 71 to ~ 80%, this shows that the reliability of the results of network training is relatively high. Therefore, this method can be used to predict the distribution of volcanic materials in the study area.

How to Cite
Tran, O.Thi, Pham, K.Duy, Hoang, Q.Van, Nguyen, M.Duy, Nguyen, N.Thi Bui Ha Hai Thi, Pham, N.Bao and Quoc, H.Le 2020. Application of artificial intelligence network to predict the distribution of volcanic material in sequence D, field X, Cuu Long basin (in Vietnamese). Journal of Mining and Earth Sciences. 61, 5 (Oct, 2020), 104-113. DOI:https://doi.org/10.46326/JMES.2020.61(5).12.
References

Đỗ Quốc Bình, (2005). Nghiên cứu xác lập triển vọng quặng chì – kẽm, vàng và các khoáng sản khác đi kèm dải quặng Quản Bạ - Pắc Nậm các tỉnh Hà Giang, Cao Bằng và Bắc Kạn. Lưu trữ Địa chất, Hà Nội

Hoàng Văn Khoa, Nguyễn Việt Hùng, Đào Thái Bắc, (2000). Một số kết quả đánh giá quặng chì - kẽm vùng Đông Bắc quá 10 năm (1990 – 2000). Hội nghị KHĐC lần thứ 4, Cục Địa chất và Khoáng sản Việt Nam, Hà Nội.

Nguyễn Văn Niệm (chủ biên), Mai Trọng Tú, Đỗ Đức Nguyên, Nguyễn Văn Học, Nguyễn Minh Long, Đoàn Thị Ngọc Huyền, Nguyễn  Văn Luyện, (2010). Nghiên cứu xác lập cơ sở khoa học để xây dựng các mô hình thành tạo quặng chì - kẽm ở miền Bắc Việt Nam. Viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản, Hà Nội

Nguyễn Phương, (2020). Báo cáo trung gian kết quả thăm dò quặng chì - kẽm khu vực Phia Đăm - Khuổi Mạn, xã Bằng Thành, huyện Pắc Nậm, tỉnh Bắc Kạn. Lưu Công ty CP Tư vấn triển khai công nghệ Mỏ - Địa chất

Lưu Công Trí, Trịnh Đình Huấn, Chu Minh Tú, Đinh Xuân Hà, Nguyễn Phương, (2020). Một số kết quả nghiên cứu mới về quặng hóa wolfram, thiếc - đa kim khu vực Huổi Chừn, tỉnh Hủa Phăn, Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật mỏ - Địa chất tập 61, kỳ 2 (2020) 22- 32.

Phùng Quốc Trị (chủ biên), (2013). Báo cáo đánh giá tiềm năng quặng chì – kẽm vùng Bản Lìm, Phia Đăm, tỉnh Cao Bằng và Bắc Kạn. Lưu trữ Địa chất, Hà Nội. 

Mai Thế Truyền (chủ biên), (1997). Địa chất khoáng sản nhóm tờ Bảo Lạc tỷ lệ 1: 50 000, Lưu trữ Địa chất, Hà Nội. 

Nguyễn Anh Tuấn, (2014). Đặc điểm quặng hóa và định hướng công tác tìm kiếm thăm dò quặng chì - kẽm vùng Đông Bắc Việt Nam. Luận án tiến sĩ kỹ thuật địa chất. Lưu trữ thư viện Quốc gia, Hà Nội. 

Lir Iu. V. (1984). Nguyên tắc và phương pháp đánh giá độ sâu tồn tại (phân bố) các mỏ nguồn gốc nhiệt dịch của kim loại màu và hiếm. Leningrad.  Bản tiếng Nga.