چكيده
سرعت موج برشی (Vs) و تراکمی (Vp)دو پارامتر اساسی هستند که در اکثر مطالعات پتروفيزيكي، ژئوفيزيكي و ژئومکانیکی کاربردهای عمده ای دارند. این دو پارامتر را می توان از طریق ابزار تصویرگر دو قطبی صوتی (Dipole sonic imaging tool) بدست آورد، اما متأسفانه به دلیل هزینه چکیده کامل
چكيده
سرعت موج برشی (Vs) و تراکمی (Vp)دو پارامتر اساسی هستند که در اکثر مطالعات پتروفيزيكي، ژئوفيزيكي و ژئومکانیکی کاربردهای عمده ای دارند. این دو پارامتر را می توان از طریق ابزار تصویرگر دو قطبی صوتی (Dipole sonic imaging tool) بدست آورد، اما متأسفانه به دلیل هزینه بالای این ابزار، اطلاعات مربوط به سرعت موج برشی و تراکمی تنها در تعداد محدودی از چاه ها موجود است. بنابراین پیش بینی سرعت امواج به صورت غیر مستقیم از روی دیگر نمودارهای متداول که همبستگی خوبی با این پارامترها دارند، اهمیت بسزایی دارد. درگذشته از روشهای تجربی و تحلیل‌های رگرسیونی برای تخمین سرعت امواج استفاده می‌شد، در حالی که امروزه از سیستم های هوشمند که عملکرد بهتری نسبت به این روش ها دارند، استفاده می شود. مهمترین ابزار برای این کار، سیستم های هوشمند شامل شبکه هوش مصنوعی، منطق فازي، و خوشه بندی گراف پایه با توان تفکیک چندگانه (Multi resolution graph base clustering) می-باشد. در این مطالعه 1321 نقطه داده از سازند کنگان و دالان که دارای سرعت های برشي و تراكمی بودند، استفاده شده است. این داده ها به دو گروه تقسیم می شوند: 995 نقطه داده برای ساخت سیستم های هوشمند و 326 نقطه داده برای تست مدل استفاده شد. نتايج نشان داد که علی رغم اختلاف در مفهوم، همه تكنيك های هوشمند در برآورد سرعت امواج عملکرد قابل قبولی داشته‌اند. از طرفی، روش خوشه بندی گراف پایه با توان تفکیک چندگانه با توجه به تفکیک داده به خوشه هایی بر اساس میزان شباهت و تفاوت آنها، تخمین دقیق تری از دیگر روش ها دارد. با استفاده از روش خوشه-بندی، سرعت امواج تراکمی و برشی با ضريب همبستگی برابر 9505/0و9407/. تخمین زده شد. از آنجایی که در این فرآیند، از عمق داده ها و لیتولوژی به عنوان ورودی استفاده نشده است، می توان از این روش در چاه ها و میادین دیگر نیز استفاده نمود.
پرونده مقاله
پارامتر تخلخل یکی از مهمترین خصوصیات مخزن می باشد که با مطالعه مغزه بدست می آید .با این وجود تمامی چاه های یک میدان دارای مغزه نیستند.هم چنین در برخی از چاهها مانند چاه های افقی مغزه گیری عملا غیر ممکن است .ولی تقریبا در تمامی چاه ها نمودار گیری صورت می گیرد .به طو معمو چکیده کامل
پارامتر تخلخل یکی از مهمترین خصوصیات مخزن می باشد که با مطالعه مغزه بدست می آید .با این وجود تمامی چاه های یک میدان دارای مغزه نیستند.هم چنین در برخی از چاهها مانند چاه های افقی مغزه گیری عملا غیر ممکن است .ولی تقریبا در تمامی چاه ها نمودار گیری صورت می گیرد .به طو معمول از نمودار های چاه نگاری به منظور تخمین تخلخل نیز استفاده می شود .تخلخلی که از این نگار ها بدست می آیدتحت تاثیر عواملی هم چون دما ،فشار،نوع سیال ،میزان هیدرو کربور وشیل موجود در سازند قرار می گیرند ودر نتیجه با میزان واقعی تخلخل کمی متفاوت است .بنابر این تخمین ها توام با خطا وعدم قطعیت هستند .شاید بهترین ودر عین حال عملی ترین روش جهت کاهش عدم قطعیت تخمین ،استفاده از منابع مختلف داده جهت تخمین ودر واقع استفاده از تکنیک های ترکیب اطلاعات باشد .کار کرد اصلی این تکنیک ها ،افزایش اطمینان وکاهش ریسک در تصمیم گیر ی ها است . در این تحقیق ، برای تعیین مقادیر خلخل ،با استفاده از داده های چهار چاه واقع در میدان نفتی آزادگان ،ابتدا از دو تکنیک شبکه عصبی چند لایه ورگرسیون خطی چند گانه استفاده شده ودر نهایت نتایج این روش ها با تکنیک ترکیب اطلاعات (تئوری بیزین )مقایسه شده است .برای برسی قابلیت تعمیم این سه روش در هر تکنیک ،پارامتر تخلخل در یک چاه دیگر میدان نیز تخمین زده شده است .تعداد متغیر های ورودی برای تخمین تخلخل در چاه مورد مطالعه در روش های شبکه عصبی ورگرسیون خطی چند گانه 7 است ودرتکنیک ترکیب اطلاعات نیز از حداکثر 7 متغیر ورودی استفاده شده است .در نهایت با مقایسه نتایج حاصل از 3 روش نامبرده مشاهده شده است که تکنیک ترکیب اطلاعات (تئوری بیزین)از اعتبار بالاتری برخوردار است ودر تخمین تخلخل به مقدار قابل توجهی از دو تکنیک شبکه عصبی چند لایه ورگرسیون خطی چند گانه بهتر عمل نموه است ؛به نحوی که همبستگی نتایج با واقعیت بیش از 90%به دست آمده است .
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
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
کانال‌ها یکی از مهمترین پدیده‌های مورفولوژیک چینه ای به حساب می آیند. اگر کانال‌ها در موقعیت مناسبی مانند محصور شدن در یک فضای ناتراوا قرار گیرند، می‌توانند مکان مناسبی جهت تجمع هیدروکربن باشند؛ از این جهت شناسایی کانال‌ها دارای اهمیت می‌باشد. ابزارهای متفاوتی مانند فیل چکیده کامل
کانال‌ها یکی از مهمترین پدیده‌های مورفولوژیک چینه ای به حساب می آیند. اگر کانال‌ها در موقعیت مناسبی مانند محصور شدن در یک فضای ناتراوا قرار گیرند، می‌توانند مکان مناسبی جهت تجمع هیدروکربن باشند؛ از این جهت شناسایی کانال‌ها دارای اهمیت می‌باشد. ابزارهای متفاوتی مانند فیلترها، نشانگرهای لرزه‌ای، شبکه‌های عصبی مصنوعی و نشانگرهای چندگانه، در این راستا نقش مهمی ایفا کرده‌اند. در این مقاله از مکعب هدایت شیب، فیلتر شیب میانه، فیلتر انتشار و فیلتر بهبود گسل یا لبه استفاده شده است. همچنین ابتدا به بررسی نشانگرهای لرزه‌ای متفاوتی مانند نشانگر تشابه، بافت، تجزیه طیفی، انرژی و شیب قطبی پرداخته شده است. سپس با شناسایی نشانگرهای مناسب، کار شناسایی کانال‌ها بر روی داده لرزه‌ای واقعی F3 از قسمت هلندی دریای شمال، صورت گرفته است. برای شناسایی و آشکارسازی کانال موجود در داده واقعی، از روش ترکیب نشانگرهای لرزه‌ای توسط شبکه‌های عصبی نظارت شده پرسپترون چندلایه و ایجاد نشانگرهای چندگانه، و مجددا ترکیب نشانگرهای چندگانه ایجاد شده در طول کانال و استفاده از نقاط تفسیر کانالی متفاوت، به جهت حذف تاثیر تغییرات رخساره در شناسایی کانال، استفاده شده است. از جمله مزایا و دلایل استفاده از این نوع شبکه عصبی (نظارت شده)، که باعث افزایش تاثیرگذاری شبکه عصبی و بهبود نتیجه شده است، توانایی آموزش شبکه با تعیین نقاط کانال و غیرکانال بوده است که در این مقاله از آن استفاده گردیده است. در نهایت، با بکارگیری روشهای ذکر شده، شناسایی کانال مورد بررسی در داده لرزه‌ای فوق بهبود یافته است، و کانال با کیفیت مناسبی در تمام طول آن آشکارسازی و استخراج شده است.
پرونده مقاله
شناخت گسل‌ها و بررسی سیر تکاملی آنها از اهمیت ویژه‌ای در اکتشاف و توسعه منابع هیدروکربوری برخوردار است. موفقيت در اكتشاف و توسعه ميادین هيدروكربوري، مستلزم شناسايي دقيق سيستم‌هاي نفتي منطقه بوده و در اين راستا يكي از مهمترين مسائل شناسايي گسل‌ها و نحوه گسترش آنها، به ع چکیده کامل
شناخت گسل‌ها و بررسی سیر تکاملی آنها از اهمیت ویژه‌ای در اکتشاف و توسعه منابع هیدروکربوری برخوردار است. موفقيت در اكتشاف و توسعه ميادین هيدروكربوري، مستلزم شناسايي دقيق سيستم‌هاي نفتي منطقه بوده و در اين راستا يكي از مهمترين مسائل شناسايي گسل‌ها و نحوه گسترش آنها، به عنوان مجراي اصلي مهاجرت سيال، مخصوصا در نواحي عميق‌تر مي‌باشد. گسل ها و شكستگي ها نقش مهمي را در ايجاد بخش هايي با تخلخل و تراوايي زياد و قطع سنگ مخزني و پوشش در مسيرهاي مهاجرت سيال ايفا مي كنند. علاوه بر اینها برای بیشینه کردن برداشت هیدروکربور از مخزن و نیز کاهش خطر پذیری حفاری، ضروری است تا اطلاعات مناسبی از هندسه و طبیعت گسل‌های مخزن به دست آورده شود.
در این مقاله هدف بررسی کارایی ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ردیابی خودکار احتمال گسل در شناسایی و تفسیر گسل‌ها در داده لرزه‌ای می‌باشد. ابتدا با استفاده از قابلیت هدایت شیب نرم‌افزار، فیلتر مورد نظر اولیه که برای شناسایی دقیق شیب ساختارها و پدیده‌های موجود در داده می‌باشد، طراحی و اعمال گردیده است. سپس با طراحی و اعمال فیلترهای مناسب، داده لرزه‌ای بهبود یافته است. پس از آن نشانگرهای لرزه‌ای مناسب برای شناسایی گسل‌ها از داده لرزه‌ای سه بعدی، شناسایی و محاسبه شده‌اند. با انتخاب نقاط نمونه برای دو کلاس گسل و غیر گسل از داده، شبکه عصبی نظارت شده با استفاده از نشانگرهای منتخب تشکیل شده و پس از آموزش بهینه شبکه، خروجی مناسب از شبکه ایجاد گردیده است. سپس خروجی شبکه عصبی به عنوان ورودی برای الگوریتم ردیابی خودکار احتمال گسل نازک شده، استفاده شده است. خروجی این قسمت شامل حجم احتمال گسل‌های ردیابی شده، ارائه و نمایش داده شده است. در نهایت با استفاده از ابزارهای زیرمجموعه قسمت احتمال گسل، و تنظیمات پارامترهای آن به صورت بهینه، صفحات گسل سه بعدی به صورت خودکار استخراج و تفسیر گردیده‌اند.
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
ميدان نفتي اسفنديار در بخش شمالي خليج فارس و شمال ميدان فروزان وقع شده است. اين ميدان يک تاقديس بزرگ، که در بخش عرب به آن لوءلوء مي گويند. طول بخش ايراني ميدان 20 و عرض آن 7 کيلومتر مي باشد. اين ميدان در سال 1966 با حفر چاه E1 در شمال آن کشف گرديد. در سال هاي بعد چاه ها چکیده کامل
ميدان نفتي اسفنديار در بخش شمالي خليج فارس و شمال ميدان فروزان وقع شده است. اين ميدان يک تاقديس بزرگ، که در بخش عرب به آن لوءلوء مي گويند. طول بخش ايراني ميدان 20 و عرض آن 7 کيلومتر مي باشد. اين ميدان در سال 1966 با حفر چاه E1 در شمال آن کشف گرديد. در سال هاي بعد چاه هاي E3 و E2 در جنوب آن حفر شد. آزمايشات ساق مته و توليد در چاه E1 لايه اي 15 متري در بالاي رتاوي زيرين را حاوي نفت نشان داد. چاه E3 خشک ارزيابي گرديد و آزمايش چاه E2 نيز موفق نبود. چاه E4 در لايه بورگان وجود نفت را تائيد نمود و همانند چاه E1 لايه بالاي رتاوي زيرين حاوي نفت بود ضمن اينکه 14 متري از بخش زيرين لايه رتاوي زيرين نيز نفت دار گزارش شد، در بخش عربی ميدان لايه توليد کننده نفت ياماما مي باشد که در رتاوي زيرين قرار دارد. اين لايه در نمودارهاي چاه پيمايي بخش ايراني نيز داراي نفت ارزيابي گرديد. مدل سازي استاتيک زون هاي A و B در لايه رتاوي زيرين با استفاده از داده هاي لاگ و برداشت هاي لرزه اي براي رفع ابهامات موجود در اين ميدان مي تواند گره گشا باشد. در اين مدل سازي در افق مورد مطالعه داده هاي چاه پيمايي و لرزه نگاري به کمک نرم افزارهاي پتروفيزيکي و ژئوفيزيکي نظير ژئولاگ و همپسون راسل تفسير و مدل شده است. در بسط اطلاعات پتروفيزيکي به کمک داده هاي لزه اي از روش شبکه عصبي استفاده گرديده است. به کمک اين مدل بخش هاي مناسب مخزني و محل هاي مناسب جهت حفاري قابل پيش بيني خواهد بود.
پرونده مقاله
