ワイヤラインログを用いたオフショア・ケタ盆地における教師なしエレクトロフェイシス分類と孔隙率評価
arXiv cs.AI / 2026/5/1
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要点
- コアデータが乏しいガーナのオフショア・ケタ盆地に対して、教師なし機械学習によるエレクトロフェイシス解析のワークフローを提案しています。
- Well Cの6種類の標準的なワイヤラインログを約11,195サンプルにわたる深度区間で解析し、多変量ログ空間でK-meansクラスタリングを適用しつつ、慣性（inertia）とシルエット指標でクラスタ品質を評価しています。
- 平均シルエット係数は約0.50で、4つのクラスタが「中程度だが意味のある」分離を示したとされています。
- 得られたエレクトロフェイシスは、粘土含有量・孔隙率・岩相の枠組み特性に関連する、深度方向に連続的な地質学的パターンを示し、頁岩優勢からよりクリーンな砂岩優勢ユニットまで連続体として表現されます。
- 定量的な指標で検証された「ログのみ」の教師なしクラスタリングは、地層評価の初期段階で頑健かつ再現性のある枠組みを提供し、今後の統合研究の基盤になると結論づけています。
