Permeability Estimation by Artificial Intelligence Methods from Wireline Logs; A Case Study From One of the Iranian Oil Reservoirs
- سال انتشار: 1390
- محل انتشار: سومین کنگره ملی مهندسی نفت
- کد COI اختصاصی: IPEC03_154
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1052
نویسندگان
Department of Mining, Petroleum and Geophysics Engineering, Shahrood University of Technology
Department of Mining, Metallurgy and Petroleum Engineering, Amirkabir University of Technology
Department of Mining, Petroleum and Geophysics Engineering, Shahrood University of Technology
Department of Mining, Petroleum and Geophysics Engineering, Shahrood University of Technology
چکیده
Reservoir characterization plays a crucial role in modern reservoir management.The reservoir characteristics include porosity, permeability, facies distribution, anddepositional environment. Permeability is an important parameter associated with the characterization of hydrocarbon reservoirs. Estimation of permeability fromwireline logs is important yet difficult task to encounter in geophysical formation evaluation. This study was carried out permeability estimation in a carbonate gasreservoir with the artificial intelligence methods. Fuzzy logic and neuro-fuzzy method that based on fuzzy logic presented good results. It’s shown in present work, when the number of data is low and the formation is complex (such as carbonate reservoirs), the methods based on fuzzy logic will have appropriate performanceکلیدواژه ها
Permeability; Fuzzy logic; Neuro-fuzzy method; Carbonate gas reservoirمقالات مرتبط جدید
- یکپارچه سازی توصیف و مدیریت مخزن در توسعه راهبردهای ازدیاد برداشت نفت
- وارون سازی داده های سونداژ الکتریکی قائم با استفاده از شبکه عصبی همامیختی-خودرمزگذار
- وارون سازی لرزه ای زمین آماری با مدل های پیوستگی فضایی محلی تطبیق پذیر
- مقدمه ای بر معرفی نرم افزار پردازش داده های لرزه ای SEPAR
- مقایسه شبکه اندازه گیری گرانی در منطقه اسفراین با شبکه حاصل از آنالیز فرکتال
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.