Application of Optimized Artificial Neural Networks for Predicting Reservoir Permeability
- سال انتشار: 1395
- محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی یافته های نوین پژوهشی در شیمی و مهندسی شیمی
- کد COI اختصاصی: CHCONF02_172
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 758
نویسندگان
Mehrarvand International Institute of Technology, Abadan
Mehrarvand International Institute of Technology, Abadan
Payame Noor University of Abadan
Gholam Hosein Abdollahi Pebdeni
Payame Noor University of Abadan
چکیده
Permeability is one of the most important properties of reservoirs which indicate fluid flow ability in rock reservoir's pore spaces.Determining permeability in processes such as predicting real reserve, producing and developing oil reservoirs seems essential.In oil industry, the methods of core analyses, well testing and empirical correlations are usually used to measure permeability.The conventional methods of core analyses and well testing are too long and expensive .also, there data are not provided for every well. On the other hand, empirical correlations are used for special cases and are not accurate for every situations.Due to time-related and financial limitation, developing a method for measuring petro physical properties such as: permeability based on well logging data (well logging data almost for every well are provided) could be significant.An Alternative method for evaluating permeability is Artificial Intelligence Machinery learning tools. In this study, the method of data mining has been applied to calculate reservoir permeability by applying petro physical data, At first, the data had been normalized and then horizontal and vertical permeability of an Iranian reservoirs were calculated using geophysics data and the methods of multiple layer Perceptron Neural Network, PSO and GA. Comparison of these methods showed that Combination of MLP with each of PSO or GA has the best result.کلیدواژه ها
Artificial Neural Network, Permeability, Hydrocarbon reservoirمقالات مرتبط جدید
- عارضه یابی خشک کن دوار کنسانتره آهن در مقیاس صنعتی در یک مجتمع گندله سازی به کمک بررسی شرایط عملیاتی و موازنه جرم و انرژی
- سنتز و بررسی طیف های ارتعاشی و پایداری کمپلکس در محلول کمپلکس های مس ( II )، کبالت ( II ) و نیکل ( II ) با لیگاند
- مروی بر انواع کاهش دهنده ویسکوزیته ی زل سورفکتانت ویسکوالاستیک در تحریک اسیدی چاه
- مروری بر فرآیندهای احیای کاتالیستی در تبدیل گاز دی اکسید گوگرد به گوگرد عنصری
- بررسی عملکرد ، انتشار آلاینده ها و ویژگی های احتراق در موتورهای IC با ترکیب سوخت های جایگزین
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.