مجله زمین شناسی نفت ایران
,
شماره20,سال
10
,
پاییز-زمستان
1399
در صنعت نفت از هوش مصنوعی برای شناسایی روابط، بهینه سازی، برآورد و رده بندی تخلخل بهره گیری میشود. یكی
از مهمترین مراحل ارزیابی پارامترهای پتروفیزیكی مخزن، شناسایی ویژگیهای تخلخل است. هدف اصلی این پژوهش
مقایسه درستی و تعمیم پذیری سه شبكه عصبی چند لایه پیشخور ) MLFN (، چکیده کامل
در صنعت نفت از هوش مصنوعی برای شناسایی روابط، بهینه سازی، برآورد و رده بندی تخلخل بهره گیری میشود. یكی
از مهمترین مراحل ارزیابی پارامترهای پتروفیزیكی مخزن، شناسایی ویژگیهای تخلخل است. هدف اصلی این پژوهش
مقایسه درستی و تعمیم پذیری سه شبكه عصبی چند لایه پیشخور ) MLFN (، شبكه تابع شعاع مبنا ) RBFN ) و شبكه عصبی
احتمالی ) PNN ) برای برآورد تخلخل با بهره گیری از ویژگیهای لرزهای است. در این راستا، دادههای زمینشناسی 7 حلقه
چاه یک میدان نفتی فراساحلی هندیجان در شمال باختری حوضه خلیج فارس مورد ارزیابی قرارگرفت. امپدانس آکوستیک
با بهرهگیری از روش وارونگی مبتنی بر مدل برآورد شد و سپس شبكههای عصبی یاد شده با بهرهگیری از ویژگیهای
لرزهای بهینه طراحی شده و با روش رگرسیون گام به گام مورد ارزیابی قرار گرفتند. سرانجام مشخص شد که مدل MLFN
برای برآورد تخلخل خوب عمل نمیکند. PNN از بهترین دقت کارکرد در درون یابی تخلخل برخوردار است، اما
تعمیم پذیری RBFN بهتر است.
پرونده مقاله
رایمگ
سامانه رایمگ تمامی فرآیندهای دریافت، ارزیابی و داوری، ویراستاری، صفحهآرایی و انتشار الکترونیکی نشریات علمی را به انجام میرساند