یکی از کاربردهای عمده روشهای محاسبات نرم افزاری ،پیشگوئی نتایج فرایند های مختلف در صنایع نفت بوده است ،که اندازه گیری آنها با روش های متداول بدلیل غیر خطی بودن دارای جواب واحدی نبوده ویا اینکه یافتن جواب آنها بسیار وقت گیر وهزینه بر می باشد .بدلیل وجود عدم قطعیت در برخی چکیده کامل
یکی از کاربردهای عمده روشهای محاسبات نرم افزاری ،پیشگوئی نتایج فرایند های مختلف در صنایع نفت بوده است ،که اندازه گیری آنها با روش های متداول بدلیل غیر خطی بودن دارای جواب واحدی نبوده ویا اینکه یافتن جواب آنها بسیار وقت گیر وهزینه بر می باشد .بدلیل وجود عدم قطعیت در برخی از اطلاعات استفاده شده در شبیه سازی ها،پیشگوئی های این مدل ها با خطای بسیاری همراه است .در این راستا از اطلاعاتی نظیر فشار ،دبی وسایر اطلاعات تولید در طول عمر مخزن جهت تطبیق تاریخچه ومنطبق کردن نتایج شبیه سازی با واقعیت استفاده می گردد .در این مطالعه از شبکه عصبی (ANN)برای ساخت مدل پیش گویی کننده فشار ته چاهی یکی از مخازن نفتی شکافدار ،با تاریخچه تولید 7 ساله استفاده شده است .تخلخل شکاف ،تراوائی شکاف در جهت های افقی وعمودی ،ارتفاع بلوک ،تخلخل دو گانه ماتریکس -شکاف بعنوان پارامتر هایی که روی آنها عدم قطعیت وجود دارد بعنوان ورودی شبکه وفشار بعنوان خروجی برای ساخت شبکه بکار رفته اند .
نتایج بدست آمده از این مطالعه نشان داد که ،با استفاده از 50بار اجرای سناریو های مختلف ،مدل تخمین گر با خطای کمتر از 4%ضمن کاهش زمان فرایند ،قابلیت مناسبی جهت تطبیق فشار ته چاهی را دارد .
پرونده مقاله
یکی از کاربردهای عمده روشهای محاسبات نرم افزاری ،پیشگوئی نتایج فرایند های مختلف در صنایع نفت بوده است ،که اندازه گیری آنها با روش های متداول بدلیل غیر خطی بودن دارای جواب واحدی نبوده ویا اینکه یافتن جواب آنها بسیار وقت گیر وهزینه بر می باشد .بدلیل وجود عدم قطعیت در برخی چکیده کامل
یکی از کاربردهای عمده روشهای محاسبات نرم افزاری ،پیشگوئی نتایج فرایند های مختلف در صنایع نفت بوده است ،که اندازه گیری آنها با روش های متداول بدلیل غیر خطی بودن دارای جواب واحدی نبوده ویا اینکه یافتن جواب آنها بسیار وقت گیر وهزینه بر می باشد .بدلیل وجود عدم قطعیت در برخی از اطلاعات استفاده شده در شبیه سازی ها،پیشگوئی های این مدل ها با خطای بسیاری همراه است .در این راستا از اطلاعاتی نظیر فشار ،دبی وسایر اطلاعات تولید در طول عمر مخزن جهت تطبیق تاریخچه ومنطبق کردن نتایج شبیه سازی با واقعیت استفاده می گردد .در این مطالعه از شبکه عصبی (ANN)برای ساخت مدل پیش گویی کننده فشار ته چاهی یکی از مخازن نفتی شکافدار ،با تاریخچه تولید 7 ساله استفاده شده است .تخلخل شکاف ،تراوائی شکاف در جهت های افقی وعمودی ،ارتفاع بلوک ،تخلخل دو گانه ماتریکس -شکاف بعنوان پارامتر هایی که روی آنها عدم قطعیت وجود دارد بعنوان ورودی شبکه وفشار بعنوان خروجی برای ساخت شبکه بکار رفته اند .
نتایج بدست آمده از این مطالعه نشان داد که ،با استفاده از 50بار اجرای سناریو های مختلف ،مدل تخمین گر با خطای کمتر از 4%ضمن کاهش زمان فرایند ،قابلیت مناسبی جهت تطبیق فشار ته چاهی را دارد .
پرونده مقاله
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 مد چکیده کامل
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.
پرونده مقاله
