Raccogliere e analizzare i dati geologici della litologia utilizzando la libreria Pandas di Python
In un tutorial completo, esploriamo il processo di comprensione della composizione litologica di un gruppo geologico, in questo caso il Gruppo Zechstein, a partire da un ampio dataset estratto dalla piattaforma continentale norvegese.
Il dataset, frutto della combinazione della competizione XEEK e Force 2020 Machine Learning, è distribuito con licenza Creative Commons Attribution 4.0 International e può essere scaricato qui. I dati, separati da un punto e virgola, vengono caricati in un dataframe utilizzando la libreria pandas.
I dati litologici nel dataset sono codificati numericamente. Per convertire questi codici numerici in stringhe litologiche, viene creato un dizionario utilizzando la funzione pandas. Questo dataframe trasformato viene quindi riordinato in modo che l'indice delle righe contenga i nomi dei pozzi e le colonne contengano i nomi delle litologie.
Vengono quindi applicati tecniche di aggregazione dei dati per riassumere la composizione litologica delle formazioni geologiche. I dati vengono raggruppati per la colonna WELL utilizzando una funzione pandas. Se un pozzo non aveva alcun esempio di una certa litologia, viene riempito con zero.
Il conteggio di ciascun tipo di litologia all'interno di ciascun gruppo viene determinato e il dataframe risultante viene visualizzato con le proporzioni decimali di ciascuna litologia all'interno di ciascun pozzo. Per visualizzare i dati in percentuale, il dataframe viene moltiplicato per 100.
Il processo di aggregazione dei dati può essere applicato alla petrofisica e alla geoscienza per fornire riassunti leggibili di grandi dataset complessi. Dopo l'applicazione della mappatura, viene aggiunta una nuova colonna LITH alla fine del dataframe.
Il tutorial si conclude filtrando il dataframe per concentrarsi sul Gruppo Zechstein, con un sottoinsieme che contiene 8 pozzi. Questo dataframe filtrato fornisce una comprensione chiara e facile da leggere della composizione litologica del Gruppo Zechstein.
In conclusione, questo tutorial dimostra come prendere un grande dataset e trarre preziose informazioni sulla composizione litologica di un gruppo geologico specifico, in questo caso il Gruppo Zechstein. I dati risultanti possono essere utilizzati per supportare ulteriori analisi geologiche e petrofisiche.
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