مروری بر روشهای شناسایی و تشخیص غیر مستقیم لیتولوژی سازند با تاکید بر روشهای هوش مصنوعی

فرایند شناسایی لیتولوژی سازندهای زیر سطحی نقش مهمی در اکتشاف و توسعه مخازن دارد. روشهای مستقیم مانند مغزه گیری و بررسی خرده های حفاری به دلیل دقت بالا مورد توجه قرار گرفته اند اما هزینه بر و زمان بر هستند. به منظور افزایش کارایی و کاهش هزینه ها، روشهای غیر مستقیم مانند نمودارهای چاه پیمایی به کار گرفته می شوند که اطلاعات ارزشمندی درباره تخلخل، نفوذپذیری و اشباع سیالات ارائه می دهند. این روش ها امکان ارزیابی سریع تر و مقرون به صرفه تر سازندها را فراهم کرده و به مهندسان کمک می کنند تا تصمیم گیری های بهتری در رابطه با توسعه مخازن اتخاذ کنند. در سال های اخیر، تکنولوژی های نوین مبتنی بر هوش مصنوعی از جمله الگوریتم های یادگیری ماشین تحول چشمگیری در این حوزه ایجاد کرده اند. این الگوریتم ها، شامل شبکه های عصبی مصنوعی، درخت های تصمیم گیری و روش های خوشه بندی توانایی شناسایی الگوهای پیچیده در داده های پتروفیزیکی را دارند. استفاده از این تکنیک ها موجب افزایش دقت و سرعت پردازش داده ها شده و امکان پیش بینی دقیق تری از ترکیب لیتولوژیکی سازند را فراهم آورده است. علاوه بر این، پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری نیز در تحلیل مغزه های حفاری و بررسی دقیق تر بافت های سنگی و ویژگی های فسیلی مورد استفاده قرار گرفته است. ترکیب روش های سنتی با فناوری های هوش مصنوعی به بهینه سازی فرآیند شناسایی لیتولوژی کمک کرده و موجب بهبود دقت، سرعت و کارایی این فرآیند شده است. از دیگر مزایای بهره گیری از این فناوری ها، کاهش عدم قطعیت در تفسیر داده های زمین شناسی و افزایش قابلیت پیش بینی رفتار مخازن است. با توسعه ی بیشتر الگوریتم های پیشرفته و یادگیری عمیق انتظار می رود که این فناوری ها نقش موثرتری در بهبود بهره برداری از مخازن نفت و گاز ایفا کنند و تصمیم گیری های مهندسی را بیش از پیش بهینه سازی نمایند.

کلیدواژه ها:

کنده های حفاری ، مغزه گیری ، نمودارهای چاه ، هوش مصنوعی