Treffer: Automated Depth Shifting of Core Data: A Python-Based Approach.

In the field of petroleum exploration and reservoir analysis, the precise correlation between core data and log data is paramount. However, the presence of broken or incomplete core data due to core crumbling, stretch of logging tools cables, and information loss on cored depths poses a significant challenge, as it can hinder the accuracy of interpretations derived from log data also Manually shifting is both demanding and time-consuming, and its precision falls short when compared to the efficiency and accuracy of an automated shifting process. This paper introduces a novel Python-based solution for automatic depth shifting of core data to log data, aimed at enhancing the alignment and integration of these two essential datasets. By adopting the issue of incomplete core recovery, this approach offers a practical and efficient method to optimize data consistency and improve the quality of geological interpretations. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

في مجال استكشاف النفط وتحليل المكامن، تُعدّ المواءمة الدقيقة بين بيانات اللباب وبيانات السجل البئري أمراً بالغ الأهمية. ومع ذلك، فإن وجود بيانات لباب مكسورة أو غير مكتملة نتيجة لتفتت اللباب، أو تمدد كابلات أدوات التسجيل، أو فقدان المعلومات المتعلقة بأعماق اللباب، يُشكل تحدياً كبيراً يمكن أن يؤثر سلباً على دقة التفسيرات المستندة إلى بيانات السجل البئري. كما أن الإزاحة اليدوية لبيانات اللباب تُعدّ عملية مرهقة وتستغرق وقتاً طويلاً، فضلاً عن محدودية دقتها مقارنة بكفاءة ودقة الإزاحة الآلية. يقدم هذا البحث حلاً مبتكراً قائماً على لغة بايثون للإزاحة التلقائية لأعماق بيانات اللباب بما يتوافق مع بيانات السجل البئري، بهدف تحسين التوافق والتكامل بين هذين النوعين من البيانات الحيوية. ومن خلال معالجة مشكلة الاسترجاع غير الكامل لللباب، يوفر هذا النهج طريقة عملية وفعالة لتحسين اتساق البيانات وتعزيز جودة التفسيرات الجيولوجية. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Journal of Petroleum Research & Studies is the property of Republic of Iraq Ministry of Higher Education & Scientific Research (MOHESR) and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)