تخمین سرعت موج برشی در یکی از مخازن هیدروکربوری جنوب غربی ایران با استفاده از چاه‌نمودارهای مختلف و یک روش جدید ترکیبی هوشمند

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 عضو هیات علمی دانشکده مهندسی معدن دانشگاه صنعتی اراک

2 دانشجوی کارشناسی ارشد، مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی اراک

3 عضو هیات علمی مهندسی معدن، اکتشاف، دانشگاه صنعتی اراک

چکیده

تعیین سرعت موج اِبرشی با استفاده از روش آنالیز مغزه مستلزم صرفاً زمان و هزینه گزافی وجود ندارد و همچنین باعث می شود که مغز کافی نبوده و سنگ سنگی را تغییر ندهد و سنگ مخلوط نباشد ، اگر این پارامتر را با روش دقیق برخی از موارد دیگر ندارید. همچنین با استفاده از روابط تجربی فراوانی نیز در مورد محاسبه سرعت امواج برشی ارائه می شود ، اما در بیشتر موارد استفاده از این روابط در انواع مختلف نمی تواند مطلوب باشد. روش هوشمند یکی از روش های جدید ، کم هزینه و دقت است که با استفاده از نگارهای پتروفیزیکی ، سرعت موج برشی مخلوط را در کمترین زمان ممکن تخریب کنید. لذا در این مطالعه با استفاده از چای نگارهای مختلف سرعت موج برشی با استفاده از یک روش ترکیبی هوشمند (ترکیب روش رگرسیون بردار پشتیبان با الگوریتم به بیماری مبتلا به آموزش و یادگیری) در یکی از مخلوط هیدروکربوری جنوب غربی ایران (میدان مارون) خریداری شده است . جهت بکارگیری این روش ترکیبی هوشمند مجموعه ای از اطلاعات بدست آمده از مخلوط 3800 بوده است که به دو بخش داده شده آموزش داده شده (3040 داده) و با استفاده از آزمون آزمون مدل (760 داده) تقسیم بندی شده است. پس از مدل سازی نتایج بهدست آمدن نشان داده است که روش مذکور در برادر غیرمستقیم سریع موج برشی در مخازنی است که این پارامتر اندازه گیری نشده است ، دارای دقت و توانایی بالایی است.

کلیدواژه‌ها


احمدی،ر.، امیری بختیار، م.ص.، 1395، ارزیابی خواص پتروفیزیکی سازند آسماری میدان نفتی بزرگ مارون واقع در جنوب غرب کشور با استفاده از نگارهای چاه پیمایی، مجله زمین‌شناسی کاربردی پیشرفته، شماره 19، ص 22-10.
رضایی،ر.، زارعی محمودآبادی، ه.، کلانتری، ن.، علی یاری،ز.، 1395، بررسی کیفیت آب مخزن سد مارون با استفاده از روش تحلیل آماری چند متغیره بر پایه همبستگی و تغییرات داده‌های کیفی آب، بهبهان، خوزستان، مجله زمین‌شناسی کاربردی پیشرفته، شماره 19، ص 85-82.
Ahmadi M.-A., Ahmadi M.R., Hosseini S.M., Ebadi M., 2014a, Connectionist model predicts the porosity and permeability of petroleum reservoirs by means of petro-physical logs: Application of artificial intelligence. Journal of Petroleum Science and Engineering, Vol: 123, P: 183-200.
Ahmadi M.A., Ebadi M., Marghmaleki P.S., Fouladi M.M., 2014b, Evolving predictive model to determine condensate-to-gas ratio in retrograded condensate gas reservoirs. Fuel, Vol: 124, P: 241-257.   
Al-Anazi A., Gates I., 2010, Support vector regression for porosity prediction in a heterogeneous reservoir: A comparative study. Computers & Geosciences, Vol: 36, No:12, P: 1494-1503. 
Anifowose F., Abdulraheem A., 2011, Fuzzy logic-driven and SVM-driven hybrid computational intelligence models applied to oil and gas reservoir characterization. Journal of Natural Gas Science and Engineering, Vol: 3, No:3, P: 505-517.    
Anifowose F., Labadin J., Abdulraheem A., 2015, Improving the prediction of petroleum reservoir characterization with a stacked generalization ensemble model of support vector machines. Applied Soft Computing, Vol: 26, P: 483-496.          
Anifowose F.A., Labadin J., Abdulraheem A., 2013, Prediction of petroleum reservoir properties using different versions of adaptive neuro-fuzzy inference system hybrid models. Int. J. Comput. Inf. Syst. Ind. Manage. Appl, Vol: 5, P: 413-426.
Ansari H.R., 2014, Use seismic colored inversion and power law committee machine based on imperial competitive algorithm for improving porosity prediction in a heterogeneous reservoir. Journal of Applied Geophysics, Vol: 108, P: 61-68.    
Ansari H.R., Gholami A., 2015, An improved support vector regression model for estimation of saturation pressure of crude oils. Fluid Phase Equilibria, Vol: 402, P:124-132.    
Asoodeh M., Bagheripour P., 2012, Prediction of compressional, shear, and stoneley wave velocities from conventional well log data using a committee machine with intelligent systems. Rock mechanics and rock engineering, Vol: 45, No:1, P: 45-63.    
Bagheripour P., Gholami A., Asoodeh M., Vaezzadeh-Asadi M., 2015, Support vector regression based determination of shear wave velocity. Journal of Petroleum Science and Engineering, Vol: 125, P: 95-99.  
Basak D., Pal S., Patranabis D.C., 2007, Support vector regression. Neural Information Processing-Letters and Reviews, Vol: 11, No:10, P: 203-224.        
Baziar S., Gafoori M.M., Pour M., Mehdi S., Bidhendi M.N., Hajiani R., 2015, Toward a Thorough Approach to Predicting Klinkenberg Permeability in a Tight Gas Reservoir: A Comparative Study. Iranian Journal of Oil & Gas Science and Technology, Vol: 4, No:3, P: 18-36.             
Baziar S., Tadayoni M., Nabi-Bidhendi M., Khalili M., 2014, Prediction of permeability in a tight gas reservoir by using three soft computing approaches: A comparative study. Journal of Natural Gas Science and Engineering, Vol: 21, P: 718-724.
Boadu F.K., 2001, Predicting oil saturation from velocities using petrophysical models and artificial neural networks. Journal of Petroleum Science and Engineering, Vol: 30, No:3, P: 143-154.            
Cherkassky V., Ma Y., 2004, Practical selection of SVM parameters and noise estimation for SVM regression. Neural Networks, Vol: 17, No:1, P: 113-126.         
Eskandari H., Rezaee M., Mohammadnia M., 2004, Application of multiple regression and artificial neural network techniques to predict shear wave velocity from wireline log data for a carbonate reservoir South-West Iran. CSEG recorder, Vol: 42, P: 48.        
Fattahi H., 2016, Application of improved support vector regression model for prediction of deformation modulus of a rock mass. Engineering with Computers, P: 1-14.      
Gholami R., Moradzadeh A., 2012, Support vector regression for prediction of gas reservoirs permeability. Journal of Mining and Environment, Vol: 2, No:1, P: 1-14.         
Helle H.B., Bhatt A., Ursin B., 2001, Porosity and permeability prediction from wireline logs using artificial neural networks: a North Sea case study. Geophysical Prospecting, Vol: 49, No:4, P: 431-444.      
Kadkhodaie-Ilkhchi A., Rezaee M.R., Rahimpour-Bonab H., Chehrazi A., 2009, Petrophysical data prediction from seismic attributes using committee fuzzy inference system. Computers & Geosciences, Vol: 35, No:12, P: 2314-2330.       
Kadkhodaie Ilkhchi A., Rezaee M., Moallemi S.A., 2006, A fuzzy logic approach for estimation of permeability and rock type from conventional well log data: an example from the Kangan reservoir in the Iran Offshore Gas Field. Journal of Geophysics and Engineering, Vol: 3, P: 356-369.
Lancaster S., Whitcombe D. (2000). Fast track coloured inversion, SEG.               
Moatazedian I., Rahimpour-Bonab H., Kadkhodaie-Ilkhchi A., Rajoli M., 2011, Prediction of shear and Compressional Wave Velocities from petrophysical data utilizing genetic algorithms technique: A case study in Hendijan and Abuzar fields located in Persian Gulf. Geopersia, Vol: 1, No:1, P: 1-17.               
Nazari S., Kuzma H.A., Rector Iii J.W. (2011). Predicting permeability from well log data and core measurements using support vector machines. 2011 SEG Annual Meeting, Society of Exploration Geophysicists.
Nouri Taleghani M., Saffarzadeh S., Karimi Khaledi M., Zargar G., 2013, Development of an Intelligent System to Synthesize Petrophysical Well Logs. Iranian Journal of Oil & Gas Science and Technology, Vol: 2, No:3, P: 11-24.
Rajabi M., Bohloli B., Ahangar E.G., 2010, Intelligent approaches for prediction of compressional, shear and Stoneley wave velocities from conventional well log data: A case study from the Sarvak carbonate reservoir in the Abadan Plain (Southwestern Iran). Computers & Geosciences, Vol: 36, No:5, P: 647-664.
Rao R.V., Savsani V.J., Vakharia D., 2012, Teaching–learning-based optimization: an optimization method for continuous non-linear large scale problems. Information Sciences, Vol: 183, No:1, P: 1-15.
Rezaee M.R., Ilkhchi A.K., Barabadi A., 2007a, Prediction of shear wave velocity from petrophysical data utilizing intelligent systems: An example from a sandstone reservoir of Carnarvon Basin, Australia. Journal of Petroleum Science and Engineering, Vol: 55, No:3, P: 201-212.
Rezaee M.R., Kadkhodaie-Ilkhchi A., Alizadeh P.M., 2007b, Intelligent approaches for the synthesis of petrophysical logs. Journal of Geophysics and Engineering, Vol: 5, No:1, P: 12.
Sebtosheikh M.A., Motafakkerfard R., Riahi M.-A., Moradi S., Sabety N., 2015, Support vector machine method, a new technique for lithology prediction in an Iranian heterogeneous carbonate reservoir using petrophysical well logs. Carbonates and Evaporites, Vol: 30, No:1, P: 59-68.
Vapnik V.N., Vapnik V. (1998). Statistical learning theory, Wiley New York.
Yue Y., Wang J., 2007, SVM method for predicting the thickness of sandstone. Applied Geophysics, Vol: 4, No:4, P: 276-281.
Zoveidavianpoor M., Samsuri A., Shadizadeh S.R., 2013, Adaptive neuro fuzzy inference system for compressional wave velocity prediction in a carbonate reservoir. Journal of Applied Geophysics, Vol: 89, P: 96-107.