Bedding contact detection : a moving mean-based approach

Abstract

This work discusses the importance of core-log integration and how the problem of core sample depth matching is such an integral part of this process. In order to align the depth of cores and logs, it is required to identify some datum, or lithological contacts, that are strongly marked both in cores and and geophysical logs. We revise here the current techniques used to perform depth matching and proposes a new method that can derive information about position of contacts that can be used to perform core depth matching based on wireline log analysis. This method is based on moving means and works by detecting bedding planes across multiple logs and by creating a unified assessment of lithology contacts, which can then be compared to core sample descriptions. While the method shows some promise, the datasets used for testing were were ill-suited for wireline log analysis and testing with data from logs with more well defined and contrasting rocks is required for a more definitive proof of viability of this method as a tool for core-log integration.

Este trabalho apresenta a importância da integração entre dados de perfil e de testemunho, e como o ajuste de profundidade do testemunho é uma parte integral deste processo. Para alinhar a profundidade de perfis e testemunhos, é necessário identificar algum datum, ou contato litológico, que é fortemente marcado em ambos os testemunhos e os perfis geofísicos. São discutidas as técnicas atuais utilizadas para ajuste de profundidade de testemunho e proposto um novo método que deriva informação sobre a posição de contatos de perfis geofísicos que pode ser utilizada para realizar o ajuste de profundidade de testemunho. Esse método é baseado em médias móveis, e trabalha detectando limites entre camadas de rochas em múltiplos perfis; então unificando esta informação em uma avaliação total dos limites entre todos os perfis, que pode então ser comparada com as camadas de rocha descritas no testemunho. O método mostrase promissor, porém, os dados disponíveis para teste são pouco adequados à análise de perfis, portanto, mais testes com dados mais adequados são necessários para se avaliar a viabilidade do método e sua utilidade para a tarefa de ajuste de profundidade.