Skip to main content
فهرست مقالات

استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در برآورد حجم در جای هیدروکربن

نویسنده:

(11 صفحه - از 271 تا 281)

چکیده:

تخمین دقیق حجم هیدروکربن در یک مخزن، اهمیت به سزایی دارد چرا که پایه و اساس طرح‌های توسعهای آینده مخزن و میزان سرمایه گذاری‌ها را توجیه می‌کند. بنابراین برای مهندسان و کارشناسان صنایع بالا دستی برآورد حجم مخازن نفتی و گازی از دغدغه‌های همیشگی است که از زمان اکتشاف شروع و تا اتمام ذخیره قابل برداشت ادامه دارد. در این مطالعه سعی شده است تا با ابزار شبکه‌های عصبی و استفاده از داده‌های ژئوفیزیکی و پتروفیزیکی، مدل‌های مشخصه مخزن تهیه و بر اساس آن برآوردی از حجم در جای هیدروکربن در مخزن به دست آید. برای این هدف ابتدا مخزن شبکه بندی شده و به سلول‌های هم حجم تقسیم شد. سپس بر اساس تغییرات تخلخل و سنگ شناسی در چاه‌ها اقدام به زون بندی پتروفیزیکی درون چاه‌ها شد و با کروله کردن زون‌های درون چاه‌ها مخزن زون بندی شد. مقادیر تخلخل و اشباع آب و نیز داده‌های سه بعدی لرزهای در سلول‎های مخزن میانگین‌گیری و برای هر سلول یک مقدار تعیین شد. در نهایت با طراحی یک شبکه عصبی سه لایهای از نوع پرسپترون با الگوریتم پس انتشار، خطا و آموزش آن با استفاده از سلول‌های دارای مقادیر واقعی تخلخل و اشباع آب نسبت به تخمین این پارامترها در بقیه سلول‌ها اقدام شده و در نتیجه حجم در جای هیدروکربن مخزن محاسبه شد و با مقادیر به دست آمده از روش آماری مونت کارلو مقایسه شد.

Accurate estimation of hydrocarbon volume in a reservoir is important due to future development and investment on that reservoir. Estimation of Oil and Gas reservoirs continues from exploration to end of reservoir time life and is usual upstream engineer’s involvements. In this study we tried to make reservoir properties models (porosity and water saturation) and estimate reservoir volume hydrocarbon based on artificial neural network tools, petrophysical and geophysical data. So with gridding the reserve, separate it to same volume cells. Based on porosity and lithology variation in wells, constructed petrophysical zonation in each well and by correlation these zones in wells reservoir has been zoned. Porosity, water saturation and 3D seismic data have been averaged in cells and assigned one value for each cell. At final a three layer perceptron neural network by back propagation error algorithm has been designed and trained by using cells which had petrophysical data; then these parameters have been estimated in other cells and original hydrocarbon in place calculated and compared with results from Mont Carlo method.

کلیدواژه ها:

شبکه عصبی ،تخلخل ،تخمین ،روش مونت کارلو ،حجم درجا ،اشباع آب ،مدل سازی مخزن

In place volume ،Reservoir modeling ،Neural Network ،Monte Carlo method ،Porosity ،water saturation ،estimation


برای مشاهده محتوای مقاله لازم است وارد پایگاه شوید. در صورتی که عضو نیستید از قسمت عضویت اقدام فرمایید.