Permeability Prediction by Using Hydraulic Flow Units and Proper Artificial Intelligent Method in a Reservoir in South West of Iran

سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,369

فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IPEC02_132

تاریخ نمایه سازی: 22 خرداد 1391

چکیده مقاله:

Accurate description of reservoir is necessary for reservoir performance prediction. In fact reservoir description is the basement of reservoir simulation as the main tool for reservoir management. The flow unit model is the most practical approach for reservoir simulation purposes. A flow unit is defined as a group of reservoir rocks with similar properties that affect fluid flow. As hydraulic flow units Effective porosity also has important role in permeability modeling. In this paper after identification of flow units; based on log data the porosity and flow units are modeled in cored wells and these parameters are predicted in uncored wells. The feed forward backpropagation and generalized regression neural networks were used in porosity and hydraulic flow unit modeling. Finally all logging parameters, predicted effective porosity and hydraulic flow units were applied in permeability modeling and prediction.The permeability was predicted by using Amaefule[1] correlation, multivariable regression analysis and artificial neural networks. Both linear and nonlinear multivariable regression analyses were used in permeability prediction. The permeability prediction by artificial neural networks showed that ANNs can model permeability better than conventional methods

نویسندگان

Sadegh Fathollahi

Reservoir Engineer, graduated from P.U.T

Babak Dehghani

Reservoir Engineer, graduated from Tehran University

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Mohaghegh, S., Arefi, R., Ameri, S., Aminian, K., Nutter, R., ...
  • Babadagli, T., and Al-Salmi, S., "A Review of Perme ab ...
  • Gity, M. M. "Formation Permeability Prediction Using Petrophysical Well Logs". ...
  • Perez, H. H., Gupta, A. D., and Mishra, S. "The ...
  • Al-Ajmi, F., Stephen, A., Holditch, A., "Permeability Estimation Using Hydraulic ...
  • نمایش کامل مراجع