ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
CIVILICAWe Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

Porosity estimation by ٣D seismic data using artificial neural networks

تعداد صفحات: 6 | تعداد نمایش خلاصه: 2639 | نظرات: 0
سال انتشار: 1384
کد COI مقاله: GCI12_044
زبان مقاله: انگلیسی
(فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.

برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید.در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.

لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید.

برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 6 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : 0 تومان

آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله Porosity estimation by ٣D seismic data using artificial neural networks

Javad Jamali - National Iranian Oil Company
Maryam Sadri - Amir Kabir University of Technology

چکیده مقاله:

Reservoir properties such as porosity could be predicted, precisely, by integration of seismic data and inversion result. In this study, first by using ٣D seismic data, horizon interpretations and well logs, ٣D acoustic impedance model of reservoir was generated. Then some single attributes extracted from seismic data. After that linear step wise regression method was used to generate seismic multi-attributes. Later, the three layered artificial neural network, with three nodes in input layer, eight nodes in hidden layer and one in output designed. Finally, ٣D porosity model estimated applying neural network, seismic multi-attributes and well logs.

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/4719/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Jamali, Javad و Sadri, Maryam,1384,Porosity estimation by ٣D seismic data using artificial neural networks,دوازدهمین کنفرانس ژئوفیزیک,تهران,,,https://civilica.com/doc/4719

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1384, Jamali, Javad؛ Maryam Sadri)
برای بار دوم به بعد: (1384, Jamali؛ Sadri)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره 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.

پشتیبانی