تخمین سرعت موج برشی تند به روش هوش مصنوعی

عنوان دوره: پنجمین همایش ژئوفیزیک اکتشافی نفت
کد مقاله : 1814-NIGS
نویسندگان
1گروه زمین شناسی، دانشکده علوم، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
2گروه زمین شناسی- دانشکده علوم -دانشگاه ارومیه
3گروه زمین شناسی-دانشکده علوم-دانشگاه ارومیه
4گروه زمین شناسی- دانشکده علوم طبیعی- دانشگاه تبریز
چکیده
تعیین سرعت موج برشی تند توسط روش هایی مانند آنالیز مغزه مستلزم صرف زمان و هزینه گزافی میباشد و در تمام فواصل و در تمام چاه‌ها در دسترس نیست. در چاه های افقی نیز مغزه گیری عملا غیرممکن است، بنابراین استفاده از روشهای غیرمستقیم که بتوانند از روی نمودارهای چاه نگاری به تخمین سرعت موج برشی بپردازند مناسب خواهد بود. در این پژوهش، شبکه مصنوعی از نوع پیشخور پس انتشار و الگوریتم آموزش لونبرگ_مارکوآرت با استفاده از بخشی از داده ها طراحی شد سپس با استفاده از این شبکه مصنوعی و داده های باقیمانده، همبستگی مقادیر پیشبینی شده و اندازه گیری شده برای سرعت موج برشی تند، برآورد شد. با توجه به مقادیر همبستگی و خطا میتوان نتیجه گرفت که این روش مدلی قابل اطمینان برای پیشبینی سرعت موج برشی بوده و از آن میتوان برای پیشبینی سرعت موج برشی چاه های فاقد داده های سرعت موج برشی استفاده کرد.
کلیدواژه ها
 
Title
Estimation of the fast shear wave velocity using neural networks method
Authors
Hamed Teymouri, ramin nikrooz, Aliasghar Ciabeghodsi, Ali Kadkhodaie Ilkhchi
Abstract
Determination of fast shear wave velocity by methods such as core analysis requires considerable time and cost, and also are not available at all distances and wells. It is practically impossible to core in horizontal wells, so the use of indirect methods that can be used to estimate shear wave velocity is suitable. In this study, the artificial post-diffusion feed network and the Levenberg-Marquardt training algorithm was designed using a part of the data; then using this artificial network and the remaining data, the correlation of predicted and measured values for fast shear wave velocities was Estimated. Due to the values of correlation and error, it is possible to conclude that this method is a reliable model for predicting the velocity of shear wave velocity and can be used to predict the shear wave velocity of wells without shear wave velocity data.
Keywords
Fast shaer wave velocity, Petrophysical data, Neural network, Feed-Forward neural network, Backpropagation Algoritm, Levenberg-Marquardt