Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning
Seismic facies analysis, essential for subsurface geological exploration, has traditionally challenged the ability to capture subtle variations in complex stratigraphic environments. This study uses spectral decomposition and unsupervised machine learning, specifically the Kohonen Self-Organizing Ma...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/320290 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Geofizicheskiy Zhurnal |
Institution
Geofizicheskiy Zhurnal| _version_ | 1856543627208032256 |
|---|---|
| author | Malikov, Ruslan Babayev, Gulam |
| author_facet | Malikov, Ruslan Babayev, Gulam |
| author_sort | Malikov, Ruslan |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2025-06-09T11:23:56Z |
| description | Seismic facies analysis, essential for subsurface geological exploration, has traditionally challenged the ability to capture subtle variations in complex stratigraphic environments. This study uses spectral decomposition and unsupervised machine learning, specifically the Kohonen Self-Organizing Map, to improve the identification of detailed seismic facies. Spectral decomposition enables frequency-based seismic data analysis, capturing intricate geological features often missed by traditional methods. The Continuous Wavelet Transform was applied to decompose seismic signals, and the resulting frequency components were clustered using a Self-Organizing Map to classify seismic facies. This paper validated this approach using seismic data from the South Caspian Basin. The results successfully identified channel systems and facies boundaries, enhancing their delineation and enabling a more accurate interpretation of channel systems and their internal variability. This automated methodology offers valuable insights for reservoir characterization and hydrocarbon exploration, potentially reducing exploration risks and enhancing resource estimation |
| first_indexed | 2025-07-17T11:14:43Z |
| format | Article |
| id | journalsuranua-geofizicheskiy-article-320290 |
| institution | Geofizicheskiy Zhurnal |
| language | English |
| last_indexed | 2025-09-17T09:26:50Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | journalsuranua-geofizicheskiy-article-3202902025-06-09T11:23:56Z Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning Застосування спектральної декомпозиції до кластеризації сейсмічних фацій за допомогою неконтрольованого машинного навчання Malikov, Ruslan Babayev, Gulam сейсмічні фації спектральна декомпозиція карта, що самоорганізується безперервне вейвлет-перетворення неконтрольоване машинне навчання машинне навчання seismic facies spectral decomposition self-organizing map continuous wavelet transform unsupervised learning machine learning Seismic facies analysis, essential for subsurface geological exploration, has traditionally challenged the ability to capture subtle variations in complex stratigraphic environments. This study uses spectral decomposition and unsupervised machine learning, specifically the Kohonen Self-Organizing Map, to improve the identification of detailed seismic facies. Spectral decomposition enables frequency-based seismic data analysis, capturing intricate geological features often missed by traditional methods. The Continuous Wavelet Transform was applied to decompose seismic signals, and the resulting frequency components were clustered using a Self-Organizing Map to classify seismic facies. This paper validated this approach using seismic data from the South Caspian Basin. The results successfully identified channel systems and facies boundaries, enhancing their delineation and enabling a more accurate interpretation of channel systems and their internal variability. This automated methodology offers valuable insights for reservoir characterization and hydrocarbon exploration, potentially reducing exploration risks and enhancing resource estimation Аналіз сейсмічних фацій, необхідний для геологічних досліджень надр, традиційно стикається з труднощами у виявленні дрібних варіацій у складних стратиграфічних умовах. У цьому дослідженні для поліпшення ідентифікації деталізованих сейсмічних фацій використовуються спектральна декомпозиція та методи неконтрольованого машинного навчання, зокрема карти Кохонена, що самоорганізується. Спектральна декомпозиція дає змогу проводити аналіз сейсмічних даних на основі частот, виявляючи складні геологічні особливості, які часто залишаються непоміченими при використанні традиційних методів. Для розкладання сейсмічних сигналів застосовували безперервне вейвлет-перетворення, а отримані частотні компоненти класифікували за допомогою карти Кохонена, що самоорганізується, для визначення сейсмічних фацій. Цей підхід було перевірено на сейсмічних даних Південнокаспійського басейну. За результатами успішно виявлено системи каналів та межі фацій, покращено їхню деталізацію, що дало змогу точніше інтерпретувати системи каналів та їх внутрішню варіативність. Цей автоматизований метод надає цінні дані для характеристики колектора та розвідки вуглеводнів, що може знизити ризики розвідки та підвищити точність оцінювання ресурсів. S. Subbotin Institute of Geophysics of the NAS of Ukraine 2025-06-09 Article Article application/pdf https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/320290 10.24028/gj.v47i3.320290 Geofizicheskiy Zhurnal; Vol. 47 No. 3 (2025) Геофизический журнал; Том 47 № 3 (2025) Геофізичний журнал; Том 47 № 3 (2025) 2524-1052 0203-3100 en https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/320290/321092 Copyright (c) 2025 Ruslan Malikov, Gulam Babayev https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 |
| spellingShingle | seismic facies spectral decomposition self-organizing map continuous wavelet transform unsupervised learning machine learning Malikov, Ruslan Babayev, Gulam Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning |
| title | Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning |
| title_alt | Застосування спектральної декомпозиції до кластеризації сейсмічних фацій за допомогою неконтрольованого машинного навчання |
| title_full | Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning |
| title_fullStr | Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning |
| title_full_unstemmed | Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning |
| title_short | Applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning |
| title_sort | applying spectral decomposition to seismic facies clustering with unsupervised machine learning |
| topic | seismic facies spectral decomposition self-organizing map continuous wavelet transform unsupervised learning machine learning |
| topic_facet | сейсмічні фації спектральна декомпозиція карта що самоорганізується безперервне вейвлет-перетворення неконтрольоване машинне навчання машинне навчання seismic facies spectral decomposition self-organizing map continuous wavelet transform unsupervised learning machine learning |
| url | https://journals.uran.ua/geofizicheskiy/article/view/320290 |
| work_keys_str_mv | AT malikovruslan applyingspectraldecompositiontoseismicfaciesclusteringwithunsupervisedmachinelearning AT babayevgulam applyingspectraldecompositiontoseismicfaciesclusteringwithunsupervisedmachinelearning AT malikovruslan zastosuvannâspektralʹnoídekompozicíídoklasterizacíísejsmíčnihfacíjzadopomogoûnekontrolʹovanogomašinnogonavčannâ AT babayevgulam zastosuvannâspektralʹnoídekompozicíídoklasterizacíísejsmíčnihfacíjzadopomogoûnekontrolʹovanogomašinnogonavčannâ |