A Comparison of Geolog Software and Neural Network for Predicting reservoirs properties in X oil field located in south-west of Iran

سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,917

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IOGPC17_002

تاریخ نمایه سازی: 3 آبان 1389

چکیده مقاله:

porosity and water saturation of oil reservoir rocks are usually determined by core analysis and well test methods . However these methods are expensive and time consuming . Also because of lithology changes heterogeneity of reservoir rock and nonexistence of sufficint well cores determination of the parameters by these usual methods are not accurate . so the best way to decrease cost , increase accuracy , and decrease time in applying advanced soft ware such as geolog and back - propagation artificial neural network (BP-ANN). IN THIS PAPER , A BP-ANN is designed to predict the porosity and water saturation of formations using the well log data in X oil field located in south-west of iran. the data of one well No.19 that has core data is used for training , testing validation and generalization processes. then the BP-ANN results are compared to the results obtained by geolog software. with respect to the results it is concluded that the BP-ANN is more accurate than geolog software in determining porosity and water saturation. finally water saturation and porosity are simulated in three other wells Nos48,49,and 64 that do not have core data.

کلیدواژه ها:

geolog soft ware ، back propagation artificial neural network ، porosity ، water saturation.

نویسندگان

m tadayoni

corporate planning directorate NIOC

h yadegari

international affairs and technological devision RIPI

nasser keshavarz faraj khah

center for exploration and production RIPI

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 :