فهرس المقالات نگاره هاي پتروفيزيكي.

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - طراحی مدل گروهی تخمین تراوایی مخزن هیدروکربوری با استفاده از نگاره¬هاي پتروفيزيكي بر اساس تفكيك ليتولوژيكي
  عباس سلحشور احمد گائینی علیرضا شاهین مصیب کمری
  تراوايي يا نفوذپذيري، یکی از خصوصیات مهم مخازن نفت و گاز است که پیش بینی آن دشوارمي باشد. در حل حاضر از مدل های تجربی و رگرسیوني برای پیش بینی نفوذپذیری استفاده مي شود كه شامل صرف زمان و هزينه هاي زياد مرتبط با اندازه گیری آزمایشگاهی است. در چند وقت اخیر، به دلیل قابلیت أکثر

  تراوايي يا نفوذپذيري، یکی از خصوصیات مهم مخازن نفت و گاز است که پیش بینی آن دشوارمي باشد. در حل حاضر از مدل های تجربی و رگرسیوني برای پیش بینی نفوذپذیری استفاده مي شود كه شامل صرف زمان و هزينه هاي زياد مرتبط با اندازه گیری آزمایشگاهی است. در چند وقت اخیر، به دلیل قابلیت پیش بینی بهتر، از الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی تراوايي استفاده شده است. در این مطالعه، مدل یادگیری ماشین گروهي جدیدي برای پیش بینی تراوايي در مخازن نفت و گاز معرفی شده است. در این روش ، داده های ورودي با استفاده از اطلاعات ليتولوژي لاگ ها برچسب گذاري شده و به تعدادي از دسته ها تفكيك مي شوند و هر دسته توسط الگوریتم یادگیری ماشین مدل سازی شد. برخلاف مطالعات قبلی که به صورت مستقل روي مدل ها كار مي كردند در اينجا ما ضمن طراحي يك مدل گروهي با استفاده از الگوريتم هاي ETR وDTR و GBR و داده هاي پتروفيزيكي، توانستيم صحت و دقت پيش بيني همچينين خطاي ميانگين مربعات را به طرز چشم گيري بهبود ببخشيم و تراوايي را با دقت 99.82 درصد پيش بيني كنيم. نتایج نشان داد که مدل های گروهي در بهبود دقت پیش بینی تراوايي در مقایسه با مدل های انفرادي تاثير فراواني دارند و همچنين تفكيك نمونه ها بر اساس اطلاعات ليتوژي دليلي بر بهينه نمودن تخمين تروايي نسبت به تحقيقات گذشته بود. تفاصيل المقالة