Hydraulic Flow Unit Prediction Using Well Log Data and Intelligent Techniques: (Case Study of an Iranian Reservoir)
محل انتشار: سومین کنگره ملی مهندسی نفت
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,223
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IPEC03_052
تاریخ نمایه سازی: 7 تیر 1393
چکیده مقاله:
Spatial distribution of petrophysiccal properties within the reservoirs is important to provide reliable reservoir description. The most completereservoir description is provided through identification of flow units.This paper suggests intelligent techniques using artificial neural network (ANN), fuzzy logic and neuro-fuzzy to determine flow units from well log data. For this purpose, available routine core and wireline log data from five wells are assembled to find the best intelligent formulation between corederived flow units and well log data. Validation of the predictive capability ofthe models evaluated in one separate cored well (Blind-test). At the finalpart of this study an uncored well was selected for flow unit generalization and prediction. The results show that fuzzy logic derived flow units had better accuracy with respect to other techniques. This comparison showed that fuzzy logiccan be used as the most reliable intelligent technique for flow unit prediction from well log data in uncored wells.
نویسندگان
M Hassanpoor
Petroleum University of Technology, Abadan Faculty of Petroleum Engineering,Department of Petroleum Engineering, Abandan, Iran
S Moradi
Petroleum University of Technology, Abadan Faculty of Petroleum Engineering,Department of Petroleum Engineering, Abandan, Iran
M.K Ghassem Alaskari
Petroleum University of Technology, Ahwaz Faculty of Petroleum Engineering,Department of Petroleum Engineering, Ahwaz, Iran
S Parchekhari
National Iranian South Oil Company, Ahwaz, Iran
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 :