AUTOMATIC CLASSIFICATION OF LITHOFACIES USING FAST INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS

Alexandre Cruz Sanchetta, Emilson Pereira Leite, Bruno César Zanardo Honório, Alexandre Campane Vidal

Abstract


ABSTRACT. The problem of automatic classification of facies was addressed using the Fast Independent Component Analysis (FastICA) of a data set of geophysicalwell logs of the Namorado Field, Campos Basin, Brazil, followed by a k-nearest neighbor (k-NN) classification. The goal of an automatic classification of facies is toproduce spatial models of facies that assist the geological characterization of petroleum reservoirs. The FastICA technique provides a new data set that has the moststable and less Gaussian distribution possible. The k-NN classifies this new data set according to its characteristics. The previous application of FastICA improves theaccuracy of the k-NN automatic classification and it also provides better results in comparison with the automatic classification by means of the Principal ComponentAnalysis (PCA).

Keywords: automatic classification, geophysical well logs, Independent Component Analysis.


RESUMO. O problema da classificação automática de fácies foi abordado através da Análise de Componentes Independentes Rápida (FastICA - Fast IndependentComponent Analysis ) de um conjunto de dados de perfis geofísicos de poços do Campo de Namorado, Bacia de Campos, seguida de classificação por k vizinhosmais próximos (k-NN - k-nearest neighbor ). A classificação automática de fácies é utilizada para gerar modelos de distribuição espacial de fácies que auxiliam acaracterização geológica dos reservatórios de petróleo. A técnica FastICA encontra um novo conjunto de dados com distribuição mais estável e menos gaussianapossível e o k-NN classifica esse novo conjunto de acordo com suas características. A aplicação prévia da FastICA melhora a porcentagem de acerto da classificaçãoautomática pelo k-NN, fornecendo melhores resultados quando comparada com a classificação automática por Análise de Componentes Principais (PCA - PrincipalComponent Analysis ).

Palavras-chave: classificação automática, perfis geofísicos de poços, Análise de Componentes Independentes.


Keywords


automatic classification, geophysical well logs, Independent Component Analysis.



DOI: http://dx.doi.org/10.22564/rbgf.v33i1.606










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