Prediction of Porosity logs From Petrophysic Data Using Soft-Computing Method in Persian Gulf Gas field
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,979
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISME16_741
تاریخ نمایه سازی: 20 آبان 1386
چکیده مقاله:
Obtaining physical reservoir characteristics is extremely important and necessary to determine the correlations, productions, and field development. Reservoir characteristics include porosity, permeability, cementation, and the like which are obtained from petrophysic and petrographic analyses. From these properties porosity is the most important static property of petroleum reservoirs that can be used
to perceive permeability, fluid behaviors, capillary pressure, and sedimentological interpretations. One of the goals of prediction, accomplished in this paper, is to find out the missed porosity logs to interpret a gas reservoir in the well due to available and suitable petrophysical logs gathered from near wells. In some wells, we cannot measure a number of petrophysical properties whereas wells are maybe washed out or the borehole tools are not available for old wells. Therefore, petroleum geologist should pursue some methods to transfer accessible data into faulty wells. It means that they predict missed data using information which is available in its near wells. For prediction purposes of this property, “Resistivity
Logs”, “Gamma Ray Log”, and “Sonic Log” will have to be used as input information. The relationships of porosity logs versus the logs mentioned above are absolutely nonlinear. Soft computing methods are one of the powerful approaches used to identify lost data.
کلیدواژه ها:
Density and neutron logs ، Neural Network ، Petrographic data ، Petrophysic data ، Prediction ، well logging
نویسندگان
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 :