تخمین پارامترهای ژئومکانیکی یکی از میادین نفتی از روی نمودارهای پتروفیزیکی و با استفاده از روش های هوشمند
محل انتشار: دومین کنگره بین المللی علوم و مهندسی
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 1,442
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
GERMANCONF02_151
تاریخ نمایه سازی: 3 تیر 1398
چکیده مقاله:
پروژه های مربوط به ساخت و ایجاد مدلهای ژئومکانیکی مربوط به چاه های اکتشافی و تولیدی در زمینه های گوناگون از لحاظ فنی و اقتصادی چالش برانگیز هستند. روشهای هوشمند یکی از روشهای جدید، کم هزینه و دقیقی هستند که میتوانند با بهره گیری از نگاره های پتروفیزیکی، پارامترهای ژئومکانیکی را در کمترین زمان ممکن تخمین بزنند. هدف این مقاله غلبه بر محدودیتهای تکنیکهای موجود با استفاده از تکنیکهای هوش مصنوعی مختلف است. داده هایی که در این مطالعه مورداستفاده قرار میگیرند از بررسی های چاه پیمایی معمولی تخلخل نوترونی، اشعه گاما و چگالی بالک و همچنین لاگ صوتی موجود هستند. مجموعه داده ها از 8 چاه در سازندهای کربناته و 24 نمونه مغزه برای ساخت یک مدل مناسب استفاده شد که میتواند پارامترهای شکست سنگ را از نمودارهای مربوط به چاه پیشبینی کند. سه تکنیک هوش مصنوعی، شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)، سیستم استنتاج فازی - فازی (ANFIS) و ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) برای پیشبینی سه پارامتر شکست ژئومکانیکی یعنی زاویه اصطکاک (FANG)، مقاومت فشاری محدودشده (UCS ) و مقاومت کششی (TSTR) استفاده شدند. برای هر پارامتر، سه تکنیک برای آموزش مدلهای AI اجرا شدند و سپس داده های دیگر برای اعتبارسنجی مدلها مورد استفاده قرار گرفت. از سه تکنیک هوش مصنوعی، مدل مربوط به شبکه های عصبی مصنوعی نتایج بسیار خوبی به همراه داشت و نتایج مورد استفاده در مورد مدلهای دیگری که با استفاده از روشهای سیستم استنتاج فازی – فازی و ماشینهای بردار پشتیبان انجام گرفت که با ضریب همبستگی 0,98 و AAPE در حدود 4,6 درصد به دست آمد، همچنین در این مقاله مدل شبکه ی عصبی مصنوعی به گونه ای برنامه ریزی شد که امکان استخراج موفقیت آمیز وزنها و بایاسهای شبکه به راحتی مورد استفاده قرار میگرفت.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مهدی گندم گون
کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی سهند،
محمدحسین گندم گون
کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی سهند،
شادی محول
کارشناسی ارشد، دانشگاه تهران،