نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، باشگاه پژوهشگران جوان، تهران، ایران‌‌

چکیده

پیشی‌بینی سنگ‌شناسی، مرحله‌ای  اساسی در مهندسی نفت و ارزیابی سازند است. تحقیقی که در اینجا عرضه می‌شود، نوعی مدل‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی، به منظور استفاده از نگارهای چاه برای برآورد سنگ‌شناسی در یکی از مخازن میدان پارس جنوبی است. در این تحقیق از دو شبکه با روش پس انتشار خطا ((back propagation error; BP  سه لایه و الگوریتم آموزش لونبرگ- مارکوآرت، برای برآورد سنگ‌شناسی، استفاده شده است. شبکه در حالت اول، نگارهای پرتو گاما،  نوترون، چگالی و اثرفتوالکتریک (PEF)  را به صورت ورودی به کار می‌برد، حال آن‌که در شبکه دوم نگار صوتی مربوط به این داده‌ها نیز به ورودی‌ها اضافه و نتایج در دو حالت مقایسه شده‌اند. با توجه به هزینه‌های  بالای مغزه‌گیری از این روش می‌توان هزینه‌های مغزه‌گیری را کاهش داد. در این مقاله، از داده‌های مربوط به چهار چاه در میدان پارس جنوبی استفاده شده است، به این صورت که شبکه، ابتدا در یکی از چاه‌های مخزن (چاه C) که دارای تحلیل مغزه بود، آموزش داده شد و در چاه دیگر (چاه D) که داده‌های آن در آموزش شبکه سهمی نداشت، آزمایش شد و پس از اطمینان از کارآیی آن، شبکه برای برآورد سنگ‌شناسی در دو چاه دیگر (چاه A وB) استفاده شد. سنگ‌های بخش بررسی شده عبارتند از: دولومیت، سنگ‌آهک، سنگ‌آهک دولومیتی، دولومیت آهکی، انیدریت، شیل، سنگ‌آهک شیلی و دولومیت شیلی. در حالت اول مقدار میانگین مربعات خطا (mean square error; MSE)  برای چاه A برابر 081/0و برای چاه B برابر094/ به دست آمد، در صورتی که در حالت دوم و اضافه شدن نگار صوتی به دیگر ورودی‌ها مقدار میانگین مربعات خطا برای چاه A برابر051/0 و برای چاه B برابر 063/0 شده است. بر اساس این مقایسه، مشخص شد که دقت مدل در حالت دوم بهبود قابل توجهی یافته و نگار صوتی توانسته است سنگ‌شناسی برآورد شده را به مقدار واقعی نزدیک‌تر کند.

کلیدواژه‌ها

گزارش نهایی حفاری و  زمین‌شناسی میدان گازی پارس جنوبی، شرکت نفت و گاز پارس، 1382-  مدیریت مهندسی نفت و گاز.
گزارشات تکمیلی چاه‌های مورد مطالعه و نتایج عملیات مغزه گیری، شرکت نفت و گاز پارس، 1386-  بخش زمین‌شناسی و ژئوفیزیک.
 
References
Alimonti, C., Rome, U., Sapienza, L. & Falcone, G., 2004- Integration of multiphase flow metering neural network and fuzzy logic in field performance monitoring, SPE, 87629-PA..
Aminian, K. & Ameri, S., 2005- Application of artificial neural networks for reservoir characterization with limited data, Journal of Petroleum Science and Engineering, 49: 212-222.
Baldwin, J. L., Bateman, R. M. & Wheatley, C. L., 1990- Application of a neural network to the problem of mineral identification from well logs. Log Anal., 279 – 293.
Benaouda, D., Wadge, G., Whitmarsh, R. B., Rothwell, R. G. & MacLeod, C., 1999- Inferring the lithology of borehole rocks by applying neural network classifiers to downhole logs: an example from the Ocean Drilling Program, Geophysical Journal International, 136: 477-491.
Borsaru, M., Zhou, B., Aizawa, T., Karashima, H. & Hashimoto, T., 2006- Automated lithology prediction from PGNAA and other geophysical logs, Applied Radiation and Isotopes, 64: 272-282.
Briqueu, L., Gottlib-Zeh, S., Ramadan, M. & Brulhet, J., 2002- Inferring lithology from downhole measurements using an unsupervised self-organising neural network:study of the Marcoule silty clayish Unit, C. R. Geoscience, 334: 331-337.
Chang, H., Kopaska, C. & Chen, H., 2002- Identification of lithofacies using Kohonen self-organizing maps, Computers&Geosciences, 28: 223-229.
Cuddy, S. L., 2000- Lithofacies and permeability prediction from electrical logs using fuzzy logic, SPE, 65411.
Dubois, M. K., Byrnes, A. P., Bohling, G. C. & Doveton, J. H., 2006- Multiscale geologic and petrophysical modeling of the giant Hugoton Gas Field (Permian), Kansas and Oklahoma. In: Harris, P.M., Weber, L. J. (Eds.), American Association of Petroleum Geologists Memoir 88. American Association of Petroleum Geologists, Tulsa, Oklahoma, 307- 353.
Duboisa, K., Geoffrey, C. & Bohling, S., 2007- Comparison of four approaches to a rock facies classification problem, Computers & Geosciences, 33: 599-617.
Garrouch, A. & Labbabidi, H., 2003- Title using fuzzy logic for UBD candidate selection, SPE, 81644-MS.
Hambalek, N. & Gozalez, R., 2003- Fuzzy logic applied lithofacies and permeability forecasting, SPE, 81078.
Helle, H. B., Bhatt, A. & Ursin, B., 2001- Porosity and permeability prediction from wireline logs using artificial neural networks: a North Sea case study, Geophysical Prospecting, 49: 431- 444.
Malallah, A. & Nashawi, I. S., 2005- Estimating the fracture gradient coefficient using neural networks for a field in the Middle East, Journal of petroleum science and engineering, 49: 193-211.
Mohaghegh, S. D., Chevron, A., Gaskari, R. & Siegfreid, R., 2004- Determining In-Situ Stress Profiles from Logs, SPE, 90070.
Nikravesh, M. & Aminzadeh, F., 2001- Mining and fusion of petroleum data with fuzzy logic and neural network agents, Journal of Petroleum Science and Engineering, 29: 221-238.
Nikravesh, M., 2004- Soft computing-based computational intelligent for reservoir characterization, Expert Systems with Applications, 26: 19-38.
Ouenes, A., 2000- Practical application of fuzzy logic and neural networks to fractured reservoir characterization, Computers & Geosciences, 26: 953-962.
Rezaee, M. R., Kadkhodaie, A. & Barabadi, A., 2007- Prediction of shear wave velocity from petrophysical data utilizing intelligent systems: An example from a sandstone reservoir of Carnarvon Basin, Australia, Journal of Petroleum Science and Engineering, 55: 201–212.
Shiwei, Y., Kejun, Z. & Fengqin, D., 2008- A dynamic all parameter adaptive BP neural networks model and its application on oil reservoir prediction, Applied mathematics and computation, 195: 66-75.
Siripitayananon, P., Chen, H. & Hart, B. S., 2001- A New Technique for Lithofacies Prediction: Back-Propagation Neural Network, Association for Computing Machinery, Inc, 2001.
Taheri, S. R., 2006- Remote sensing, fuzzy logic and GIS in petroleum exploration, SPE, 101040-MS.
Wong, P. M., Tamhane, D. & Wang, L., 1997- Neural network approach to know ledge-based well interpolation: a case study of a fluvial sandstone reservoir, Journal of Petroleum Geology, 20: 363–372.
Zhou, Z. H., Chen, Z. Q. & Chen, S., 2000- Neural Networks Based Lithology Identification, Proceedings of the International Conference on Intelligent Information Processing, Beijing, China, 2000: 139-142.