La evaluación de formaciones es un requisito crítico en los proyectos de exploración y desarrollo de petróleo y gas. Aunque puede ser costoso, es necesario adquirir registros de cableado para evaluar y comprender la formación subsuperficial. La radiación gamma y la resistividad son los dos principales datos de registros de pozos utilizados para fines de evaluación de formaciones. Sin embargo, fuera del pozo, la evaluación de formaciones se vuelve difícil, ya que estos registros no están disponibles. Por lo tanto, es importante contar con otros datos equivalentes a los registros de radiación gamma o resistividad, que se pueden derivar de otras técnicas, como los datos sísmicos. Como consecuencia, se puede evitar la dependencia de los datos de registros de pozos. Así, la complejidad en la evaluación de formaciones fuera del pozo, como la determinación de facies, litología y contenido de fluidos, así como propiedades petrofísicas, se puede resolver con precisión incluso sin datos de registros de pozos. El objetivo de este documento fue demostrar una aplicación de los atributos para la clasificación de facies. Estos atributos se derivaron de atributos de atenuación a través de una aproximación de física de rocas utilizando propiedades elásticas básicas: onda P, onda S y densidad. Se llevaron a cabo una serie de pruebas para mostrar la aplicabilidad de estos atributos en registros de pozos y datos sísmicos reales de la costa de la península de Malasia. Se utilizó inversión simultánea en los conjuntos de datos para producir los atributos tridimensionales (3D) requeridos como entradas de un motor de red neuronal para definir la distribución de facies. Los resultados mostraron que el atributo era muy similar a la radiación gamma, mientras que el atributo era similar a las respuestas de resistividad incluso en diferentes condiciones de reservorio, incluyendo ambientes de baja resistividad y bajo contraste y enmascaramiento de carbón. En conclusión, el motivo, que es similar al motivo de la radiación gamma, puede potencialmente ser utilizado para la clasificación/identificación de facies. Junto con el atributo, el atributo puede ser utilizado como entrada para el flujo de trabajo de clasificación de facies. La aplicación de los atributos identificó con éxito la distribución de arena de gas y la separó claramente de la distribución de salmuera en un campo offshore de Malasia.