تخمین اشباع سیالات با استفاده از نشانگرهای لرزه در میدان نفتی هندیجان
عنوان دوره: نوزدهمین کنفرانس ژئوفیزیک ایران
نویسندگان
1دانشگاه ارومیه
2گروه زمین شناسی، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
چکیده
مطالعات مخازن هیدروکربنی یکی از پیچیدهترین مطالعات و پژوهشها در میان علوم مختلف بوده و ماهیت نامتجانس و عدم آگاهی از شرایط در اعماق زیاد به این پیچیدگیها دامن زده است؛ بنابراین مطالعات مستلزم بررسیهای همهجانبه و بسیار دقیق از منطقه موردمطالعه و تسلط کافی به علوم مختلف میباشد. در این مطالعه به بررسی یک مخزن هیدروکربنی در جنوب باختری ایران؛ میدان نفتی هندیجان در حدفاصل سازند آسماری پرداختشده و سعی گردیده با روشهای مختلف وارون سازی و با استفاده از نشانگرهای مختلف به تخمین و ارزیابی اشباع در ناحیه پرداخته شود. جهت تعیین اشباع از چهار روش چند نشانگری و روشهای شبکههای عصبی، شامل سه روش احتمالاتی، چندلایه پیشخور و تابع پایه شعاعی استفادهشده است. از میان روشهای ذکرشده روش چند نشانگری با همبستگی 87% و خطای 7% بهترین پاسخها را در ناحیه سازنده موردمطالعه ارائه داده است.
کلیدواژه ها
اشباع؛ وارون سازی؛ نشانگر؛ چند نشانگری؛ شبکه عصبی احتمالاتی؛ شبکه عصبی تابع پایه شعاعی؛ شبکه عصبی چندلایه پیشخور
Title
Estimation of fluid saturation using seismic markers in Hendijan oil field
Authors
Hossein Edraki, Milad Saeedfar, Ramin Nikrouz, Ali Kadkhodaie
Abstract
The study of hydrocarbon reservoirs is one of the most complex studies and researches among different sciences and the heterogeneous nature and lack of knowledge of the conditions at great depths have contributed to these complexities. Therefore, studies require comprehensive and very detailed studies of the study area and sufficient mastery of various sciences. In recent study, a hydrocarbon reservoir in south-western of Iran at the boundary of the Asmari Formation was investigated and attempts were made to estimate and evaluate saturation in the region by different inversion methods and using different attributes. To determine the saturation, four methods of multi attribute and neural network methods, including three methods probabilistic, multi-layer feed forward and radial basis function have been used. Among the mentioned methods, the multi attribute method with 87% correlation and 7% error has given the best result in the study formation area.
Keywords
Saturation, Inversion, Marker, Multi Marker, Probabilistic Neural Network, Radial Base Function Neural Network, Feeder Multilayer Neural Network