@article{ author = {ابوذر محسنی پورandبهمن سلیمانیandایمان زحمتکشandایمان ویسی}, title = {تخمین تراوایی با بکارگیری لاگ های پتروفیزیکی و روش های هوش مصنوعی: مطالعه موردی در مخزن آسماری میدان نفتی اهواز}, journal = {مجله زمین شناسی نفت ایران }, volume = {10}, number = {20}, page = {17-28}, year = {1400}, publisher = {انجمن زمین شناسی نفت ایران }, issn = {2251-8738}, eissn = {2251-8738}, doi = {}, abstract = { تراوایی از جمله مهمترین پارامترهای پتروفیزیکی است که نقشی اساسی را در بحث های تولید و توسعه میادین هیدروکربونی دارند. در این پژوهش ابتدا نمودار تشدید مغناطیسی هسته ای در مخزن آسماری مورد ارزیابی قرار گرفت و تراوایی با استفاده از دو روش مرسوم مدل سیال آزاد(Coates) و مدل شلمبرژه یا میانگین T2 (SDR) محاسبه شد. سپس با ساخت مدل ساده شبکه عصبی مصنوعی و همچنین ترکیب آن با الگوریتم های بهینه سازی رقابت استعماری (ANN-ICA) و ازدحام ذرات (ANN-PSO) تراوایی تخمین زده شد. در نهایت نتایج حاصل با مقایسه تراوایی COATES و تراوایی SDR تخمین زده شده نسبت به مقدار واقعی، مورد بررسی قرار گرفتند و دقت تخمین از نظر مجموع مربع خطا و ضریب همبستگی مقایسه شد. نتایج حاصل از این مطالعه، بیانگر افزایش دقت تخمین تراوایی با استفاده از ترکیب الگوریتم های بهینه سازی با شبکه عصبی مصنوعی بود. نتایج حاصل از این روش می تواند به عنوان روشی قدرتمند جهت بدست آوردن سایر پارامترهای پتروفیزیکی استفاده شود. }, keywords = {permeability, artificial neural network, Imperialist competition algorithm, particle swarm algorithm, nuclear magnetic resonance log, Asmari reservoir}, title_fa = {تخمین تراوایی با بکارگیری لاگ های پتروفیزیکی و روش های هوش مصنوعی: مطالعه موردی در مخزن آسماری میدان نفتی اهواز}, abstract_fa = { تراوایی از جمله مهمترین پارامترهای پتروفیزیکی است که نقشی اساسی را در بحث های تولید و توسعه میادین هیدروکربونی دارند. در این پژوهش ابتدا نمودار تشدید مغناطیسی هسته ای در مخزن آسماری مورد ارزیابی قرار گرفت و تراوایی با استفاده از دو روش مرسوم مدل سیال آزاد(Coates) و مدل شلمبرژه یا میانگین T2 (SDR) محاسبه شد. سپس با ساخت مدل ساده شبکه عصبی مصنوعی و همچنین ترکیب آن با الگوریتم های بهینه سازی رقابت استعماری (ANN-ICA) و ازدحام ذرات (ANN-PSO) تراوایی تخمین زده شد. در نهایت نتایج حاصل با مقایسه تراوایی COATES و تراوایی SDR تخمین زده شده نسبت به مقدار واقعی، مورد بررسی قرار گرفتند و دقت تخمین از نظر مجموع مربع خطا و ضریب همبستگی مقایسه شد. نتایج حاصل از این مطالعه، بیانگر افزایش دقت تخمین تراوایی با استفاده از ترکیب الگوریتم های بهینه سازی با شبکه عصبی مصنوعی بود. نتایج حاصل از این روش می تواند به عنوان روشی قدرتمند جهت بدست آوردن سایر پارامترهای پتروفیزیکی استفاده شود. }, keywords_fa = {تراوایی، شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم رقابت استعماری، الگوریتم ازدحام ذرات، لاگ تشدید مغناطیس هسته ای، مخزن آسماری}, URL = {rimag.ir/fa/Article/33934}, eprint = {rimag.ir/fa/Article/Download/33934},