An Intelligent Approach for Permeability Prediction in a Carbonate Reservoir: (Case Study of an Iranian Reservoir)
- سال انتشار: 1390
- محل انتشار: سومین کنگره ملی مهندسی نفت
- کد COI اختصاصی: IPEC03_053
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1217
نویسندگان
Petroleum University of Technology, Abadan Faculty of Petroleum Engineering,Department of Petroleum Engineering, Abandan, Iran
Petroleum University of Technology, Abadan Faculty of Petroleum Engineering,Department of Petroleum Engineering, Abandan, Iran
Mohammad Kamal Ghassem Alaskari
Petroleum University of Technology, Ahwaz Faculty of Petroleum Engineering, Department of Petroleum Engineering, Ahwaz, Iran
National Iranian South Oil Company, Ahwaz, Iran
چکیده
In this study available routine core and wireline logs data from five wells are used to develop a model for prediction of permeability. In the first step, Artificial Neural Network (ANN) is used to predict permeability but, the results were not sufficiently accurate. Therefore, the concept of hydraulicflow units is taken into consideration to overcome the problem ofheterogeneity. Cluster analyses are used to provide the optimal number of flow units that exist in the formation. In the next step for the purpose of flow unit prediction, fuzzy logic approach is used. Then ANN is used for prediction of permeability in each specific HFU. Obtained results show thatthe predicted values are very close to the actual data with high accuracy. The results of permeability prediction based on this technique were highly satisfactory when predictive capability of models were examined in thecored wells. Therefore, in the light of reliable results, flow units are extrapolated to an uncored but logged well and synthetic permeability log is generated for this well.کلیدواژه ها
مقالات مرتبط جدید
- ارزیابی ریسک های ایمنی و زیست محیطی شرکت ملی پخش فرآورده های نفتی با کمک تکنیک هازن
- بررسی هیدرودینامیک و زمان اختلاط مخرن همزندار با استفاده از تکنیکهای سرعت سنجی ذرات و القای صفحهای نور فلئورسانس
- کاربردها و چالش های موجود در استفاده از روش تست سازند جهت بررسی خواص استاتیک و دینامیک مخزن
- کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی فرصت های صادرات محصولات صنعت پتروشیمی
- روش های ازدیاد برداشت نفت با استفاده از گاز در میادین فراساحلی: ویژگی ها، نحوه اجرا و شرایط عملیاتی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.