
تعداد نشریات | 22 |
تعداد شمارهها | 485 |
تعداد مقالات | 5,045 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,290,891 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,135,357 |
توصیف مخزن هیدروکربن دار ماسه سنگی F3 (دریای شمال) با استفاده از نشانگرهای لرزه ای و شبکه ی عصبی احتمالاتی | ||
یافتههای نوین زمینشناسی کاربردی | ||
دوره 15، شماره 30، دی 1400، صفحه 66-76 اصل مقاله (1.23 M) | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22084/nfag.2021.19392.1379 | ||
نویسندگان | ||
مسعود لشکری آهنگرانی1؛ سعید مجدی فر* 2؛ محسن همتی چگنی2 | ||
1دانشآموخته کارشناسیارشد مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی اراک، اراک | ||
2استادیار گروه مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی اراک، اراک | ||
چکیده | ||
اکتشاف ذخایر هیدروکربنی معمولا بر اساس وارونسازی دادههای لرزهای صورت میگیرد که دارای پیچیدگیهای محاسباتی میباشد. لذا ارائه روشهای سادهتر بر مبنای شبکههای عصبی احتمالاتی میتواند از این پیچیدگیها بکاهد و نیز با توجه به عدم قطعیت کمتر، میتواند ابزار قدرتمندی برای کارهای اکتشافی باشد. در این مقاله از شبکهی عصبی احتمالاتی شعاع مبنا بر اساس قاعده بیز برای تخمین تخلخل مخزن هیدروکربندار F3 در دریای شمال استفاده شده است. با توجه به این که محاسبهی احتمال درستنمایی بیز وابسته به پارامتری به نام شاخص نرمی است، در این مقاله با استفاده از روش اعتبارسنجی مقایسهای مقدار 21/0 به عنوان شاخص نرمی بهینه انتخاب گردید. بر این اساس به منظور بالا بردن قدرت تفکیک خروجی شبکه عصبی احتمالاتی، 16 بازهی تخلخل از 22/0 تا 3/0 انتخاب شد و سه نشانگر لرزهای انرژی، شباهت و دامنه لحظهای به عنوان ورودی به الگوریتم شبکه عصبی احتمالاتی برگزیده شدند. همچنین روش برازش خطی به منظور تخمین تخلخل میان نشانگرهای ورودی و پارامتر تخلخل به کار گرفته شد. نتایج الگوریتم شبکه عصبی احتمالاتی با نتایج روش برازش خطی در ماتریس همآمیختگی مورد مقایسه قرار گرفت که نتایج ماتریس مذکور نشان میدهد که پارامتر صحت کل برای الگوریتم شبکه عصبی احتمالاتی برابر با 7587/0 و برای معادلهی برازش خطی مقاومت صوتی برابر با 4623/0 است. علاوه بر این، مقایسهی عملکرد دو روش بر روی مقاطع تخمین زده شده نشان میدهد که شبکهی عصبی احتمالاتی میتواند سازند با تخلخل بیشتر را که حاوی گاز است، آشکارسازی نماید. بنابراین با توجه به نتایج به دست آمده، میتوان شبکهی عصبی احتمالاتی را به عنوان ابزاری مناسبتر به منظور تخمین تخلخل سازندها و اکتشاف ذخائر هیدروکربنی نسبت به برازش خطی معرفی نمود. | ||
کلیدواژهها | ||
شبکه ی عصبی احتمالاتی؛ نشانگر انرژی؛ نشانگر شباهت؛ نشانگر دامنه لحظه ای؛ شاخص نرمی | ||
مراجع | ||
Alimoradi, A., Moradzadeh, A., Bakhtiari, M. R (2012) LEARNING TECHNIQUES. Journal of Seismic Exploration, 21: 323-345.
Anderson, J. A., Golden, R. M., Murphy, G. L (1986) Concepts in distributed systems. in Optical and hybrid computing. International Society for Optics and Photonics.
Bethe, H. A., Fuchs, K., Hirschfelder, J. O. Magee, J. L., Neumann, R. V (1958) Blast wave, (No. LA-2000), Los Alamos National Lab, NM.
Graebner, R., Wason, C., Meinar, H (1981) Seismic Explorati. Science, 211: p. 6.
Hampson, D. P., Schuelke, J. S., Quirein, J. A (2001) Use of multiattribute transforms to predict log properties from seismic data. Geophysics, 66(1): 220-236.
Hou, J., Takahashi, T., Katoh, A., Jaroonsitha, S., Chumsena, K., Nakayama, K (2008) Application of seismic attributes and neural network for sand probability prediction-A case study in the North Malay Basin. Bull. Geol. Soc. Malaysia, 54: 115-121.
Lim, J. S (2008) Reservoir properties determination using fuzzy logic and neural networks from well data in offshore Korea. Journal of Petroleum Science and Engineering, 49(3): 182-192.
Liu, Z., Liu, J (1998) Seismic-controlled nonlinear extrapolation of well parameters using neural networks. Geophysics, 63(6): 2035-2041.
Malvić, T., Prskalo, S (2007) Some benefits of the neural approach in porosity prediction (Case study from Beničanci field). Nafta: exploration, production, processing, petrochemistry, 58(9): 455-467.
Mao, K. Z., Tan, K. C., Ser, W (2000) Probabilistic neural-network structure determination for pattern classification. IEEE Transactions on neural networks,. 11(4): 1009-1016.
Ribeiro, M. I (2004) Gaussian probability density functions: Properties and error characterization. Institute for Systems and Robotics, Lisboa, Portugal.
Schultz, P. S., Ronen, S., Hattori, M., Corbett, C (1994) Seismic-guided estimation of log properties (Part 1: A data-driven interpretation methodology). The Leading Edge, 13(5): 305-310.
Singh, D., Kumar, P. C., Sain, K (2016) Interpretation of gas chimney from seismic data using artificial neural network: A study from Maari 3D prospect in the Taranaki basin, New Zealand. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 36: 339-357.
Sørensen, J. C., Gregersen, U., Breiner, M., Michelsen, O (1997) High-frequency sequence stratigraphy of Upper Cenozoic deposits in the central and southeastern North Sea areas. Marine and Petroleum Geology, 14(2): 99-123.
Soubotcheva, N., Stewart, R. R (2004) Predicting porosity logs from seismic attributes using geostatistics. CREWES Res. Rep,. 16.
Specht, D. F (1990) Probabilistic neural networks. Neural networks, 3(1): 109-118.
Valenti, J. C. A. F (2009) Porosity prediction from seismic data using multiattribute transformations, N Sand, Auger Field, Gulf of Mexico.
Wilson, D. R., Martinez, T. R (1998) Improved center point selection for probabilistic neural networks. in Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms. Springer. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 446 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 268 |