استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در برآورد حجم در جای هیدروکربن
Authors
abstract
تخمین دقیق حجم هیدروکربن در یک مخزن، اهمیت به سزایی دارد چرا که پایه و اساس طرح های توسعه ای آینده مخزن و میزان سرمایه گذاری ها را توجیه می کند. بنابراین برای مهندسان و کارشناسان صنایع بالا دستی برآورد حجم مخازن نفتی و گازی از دغدغه های همیشگی است که از زمان اکتشاف شروع و تا اتمام ذخیره قابل برداشت ادامه دارد. در این مطالعه سعی شده است تا با ابزار شبکه های عصبی و استفاده از داده های ژئوفیزیکی و پتروفیزیکی، مدل های مشخصه مخزن تهیه و بر اساس آن برآوردی از حجم در جای هیدروکربن در مخزن به دست آید. برای این هدف ابتدا مخزن شبکه بندی شده و به سلول های هم حجم تقسیم شد. سپس بر اساس تغییرات تخلخل و سنگ شناسی در چاه ها اقدام به زون بندی پتروفیزیکی درون چاه ها شد و با کروله کردن زون های درون چاه ها مخزن زون بندی شد. مقادیر تخلخل و اشباع آب و نیز داده های سه بعدی لرزه ای در سلولهای مخزن میانگین گیری و برای هر سلول یک مقدار تعیین شد. در نهایت با طراحی یک شبکه عصبی سه لایه ای از نوع پرسپترون با الگوریتم پس انتشار، خطا و آموزش آن با استفاده از سلول های دارای مقادیر واقعی تخلخل و اشباع آب نسبت به تخمین این پارامترها در بقیه سلول ها اقدام شده و در نتیجه حجم در جای هیدروکربن مخزن محاسبه شد و با مقادیر به دست آمده از روش آماری مونت کارلو مقایسه شد.
similar resources
استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در برآورد حجم در جای هیدروکربن
تخمین دقیق حجم هیدروکربن در یک مخزن، اهمیت به سزایی دارد چرا که پایه و اساس طرح‌های توسعه ای آینده مخزن و میزان سرمایه‌گذاری‌ها را توجیه می‌کند. بنابراین برای مهندسان و کارشناسان صنایع بالا دستی برآورد حجم مخازن نفتی و گازی از دغدغه‌های همیشگی است که از زمان اکتشاف شروع و تا اتمام ذخیره قابل برداشت ادامه دارد. در این مطالعه سعی شده است تا با ابزار شبکه‌های عصبی و استفاده از داده های ژئوفیزیکی ...
full textبرآورد دمای روزانه خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
دمای خاک یکی از متغیرهای مهم در مطالعات هیدرولوژی، هواشناسی، کشاورزی و اقلیمشناسی است که اندازهگیری و برآورد آن ضروری است. با توجه به اینکه دمای خاک فقط در ایستگاههای سینوپتیک کشور اندازهگیری میشود، کمبود آن در نقاط فاقد ایستگاه از چالشهای بزرگ در بسیاری از مطالعات مرتبط با کشاورزی است. در این پژوهش، با استفاده از پارامترهای هواشناسی ایستگاه سینوپتیک شیراز در یک دوره 9 ساله (2008-2000) ب...
full textعملکرد شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی- تطبیقی در برآورد غلظت ازن در شهر تهران
در سال‌های اخیر آلودگی هوا به عنوان یکی از بزرگ ترین مشکلات زیست محیطی در سطح جهانی مطرح شده است. ازن تروپوسفری یک آلاینده ثانویه است و سبب بروز مشکلات تنفسی و تاثیر حاد بر گیاهان میشود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیده‌هابه مقایسه برآورد غلظت آلاینده ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی-تطبیقی پرداخته شد. در پژوهش حاضر از متغیرهای هواشناسی در ...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
نشریه دانشکده فنیPublisher: دانشکده فنی
ISSN 0803-1026
volume 43
issue 3 2009
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023