Unsupervised Fuzzy Logic and Neural Network, Valuable Tools for Interpretation of Well Logs
محل انتشار: ششمین کنگره بین المللی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,911
فایل این مقاله در 8 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:
ICHEC06_521
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1388
چکیده مقاله:
Petroleum engineers have always been pioneers in utilizing novel and high-tech tools. Artificial neural network and fuzzy logic are among those paradigms which have been rapidly gaining popularity in petroleum modeling and calculations. In this paper, we propose a clustering-based method for predicting shale intervals by means of neural network and fuzzy logic, including two successive clustering steps. Finding shale intervals, if precise, can help a lot in analysis of well logs, formation damage, zonation, layering and so on. Supervised and unsupervised clustering methods are tried on log data gathered from Marun oil field (Iran). Eventually, the predictions of two methods are compared and a very high precision and correspondence with real shale intervals is recorded. Previous attempts on this subject included mostly supervised predictions (core data is necessary); however, in the present work we apply an unsupervised clustering procedure (with no need for core or any data other than raw well logs) and compare its results to the supervised predictions and real shale intervals. Similar methods for prediction of other Lithology types are then suggested.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sayyid Reza Asadullahpour
Ahvaz Faculty of Petroleum Engineering, Petroleum University of Technology
Saeed Zare Zadeh
Ahvaz Faculty of Petroleum Engineering, Petroleum University of Technology
Bahram Habibnia
Ahvaz Faculty of Petroleum Engineering, Petroleum University of Technology
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 :