طراحی مدل گروهی تخمین تراوایی مخزن هیدروکربوری با استفاده از نگاره‌های پتروفیزیکی بر اساس تفکیک لیتولوژیکی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 مهندسی صنایع/ دانشکده مهندسی صنایع/ دانشگاه ایوانکی

2 دانشکده‌ی مهندسی صنایع، مهندسی صنایع، دانشگاه ایوانکی

3 دانشکده‌ی علوم، زمین‌شناسی، دانشگاه اصفهان

4 مهندس ارشد پتروفیزیک / شرکت ملی مناطق نفت خیز جنوب

چکیده

تراوایی یا نفوذپذیری، یکی از خصوصیات مهم مخازن نفت و گاز است که پیش­ بینی آن دشوار می­باشد. در حال حاضر از مدل ­های تجربی و رگرسیونی برای پیش ­بینی تراوایی استفاده می ­شود، از سوی دیگر افزایش دقت در پیش ­بینی تراوایی جهت نقاطی که فاقد نمونه مغزه است از اهمیت ویژه­ای در تحلیل رفتار مخزن برخوردار است. در چند وقت اخیر، به دلیل قابلیت پیش ­بینی بهتر، از الگوریتم­ های یادگیری ماشین برای پیش ­بینی تراوایی استفاده‌شده است. در این مطالعه، مدل یادگیری ماشین گروهی جدیدی برای پیش ­بینی تراوایی در مخازن نفت و گاز معرفی‌شده است. در این روش، داده ­های ورودی با استفاده از اطلاعات لیتولوژی لاگ­ ها برچسب­ گذاری شده و به تعدادی از خوشه­ ها تفکیک می­ شوند و هر خوشه توسط الگوریتم یادگیری ماشین مدل­ سازی شد. برخلاف مطالعات قبلی که به‌صورت مستقل روی مدل­ ها کار می­ کردند در اینجا ما ضمن طراحی یک مدل گروهی با استفاده از الگوریتم­ های رگرسیون درخت تصمیم افزوده (ETR)، رگرسیون درخت تصمیم (DTR) و رگرسیون گرادیان تقویت‌شده (GBR) و داده­ های پتروفیزیکی، توانستیم صحت و دقت پیش ­بینی همچنین خطای میانگین مربعات را به طرز چشم ­گیری بهبود ببخشیم و تراوایی را با دقت 99.82 درصد پیش­ بینی کنیم. نتایج نشان داد که مدل ­های گروهی در بهبود دقت پیش­بینی تراوایی در مقایسه با مدل ­های انفرادی تأثیر فراوانی دارند و همچنین تفکیک نمونه ­ها بر اساس اطلاعات لیتوژی، دلیلی بر بهینه نمودن تخمین تراوایی نسبت به تحقیقات گذشته بود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Designing an Ensemble model for hydrocarbon reservoir Permeability prediction by petrophysical lithology Labeling

نویسندگان [English]

  • abbas salahshoor 1
  • Ahmad Gaeini 2
  • alireza shahin 3
  • mossayeb kamari 4
1 industrial engineering faculty /eyvanaki univercity/iran
2 Faculty of Industrial Eng., Industrial Engineering, Eyvanaki University
3 Faculty of Science., Geology, Isfahan University
4 Senior petrophysics engineer/National Iranian South Oil Company
چکیده [English]

Permeability is an important feature of oil and gas reservoirs that is difficult to predict. At present, experimental and regression models are used to predict permeability. On the other hand, increasing the accuracy of permeability prediction for points that do not have a core sample is of particular importance in analyzing reservoir behavior. In recent times, due to better predictability, machine learning algorithms have been used to predict permeability. In this study, a new group machine learning model for permeability prediction in oil and gas tanks is introduced. In this method, the input data is labeled using log lithology information and separated into a number of clusters and each cluster was modeled by machine learning algorithm. Unlike previous studies that worked independently on models, here we design a group model using augmented decision tree (ETR), decision tree (DTR) regression, and enhanced gradient (GBR) algorithms. And petrophysical data, we were able to dramatically improve the accuracy of the prediction as well as the mean square error and predict the permeability with 99.82% accuracy. The results showed that group models have a great effect on improving the accuracy of permeability prediction compared to individual models and also the separation of samples based on lithology information was a reason to optimize the Trojan estimate compared to previous studies.

کلیدواژه‌ها [English]

  • permeability
  • Ensemble model
  • lithology
  • machine learning
  • petrophysical Logs
North, F.K (1985) Petroleum Geology, Allen & Unwin.
Ramzi, H.R (1998) Well Logging, SANAM Publishing.
Oberto, S. (1984) Fundamentals of Well-Log Interpretation – The Acquisition of Logging Data, Elsevier.
Ayyadevara, V. (2018) Pro Machine Learning Algorithms, Apress .
Abbaszadeh, M., Fuji, H. and Fujimoto, F., )1996(Permeability prediction by hydraulic flow units-theory and applications. SPE Formation Evaluation, Vol. 11, No. 4, pp 263- 271 .
Lakhmi, C. Jain (2016) Foundations and Methods in Combinatorial and Statistical Data Analysis and Clustering, Springer Press.
Shalev-Schwartz, Sh. (2014) understanding-machine-learning-theory-algorithms, Cambridge University Press .
Aggarwal, C. C. & Reddy, C. K. (eds.) (2014). Data Clustering: Algorithms and Applications. CRC Press .
Wang, J. (2003). Data Mining: Opportunities and Challenges, USA Montclair, IRM Press .
Mitchell, M. (1997) Machine-Learning-Tom-Mitchell, McGraw-Hill .
Ahmadi, Mohammad. ali. & Zhangxing, Chen (2018), Comparison of machine learning methods for estimating permeability and porosity of oil reservoirs via Petro-physical logs, KeAi Elsevier, 6, 2:831-844 .
Adeniran A. (2019) A competitive ensemble model for permeability prediction in heterogeneous oil and gas reservoirs, Elsevier Paper, 4, 80:353-367.
Waszkiewicz, S., rakowska-Madejska, P., Puskarczyk, E. (2019), Estimation of absolute permeability using artificial neural networks (Multilayer perceptron) based on well logs and laboratory data from Silurian and Ordovician deposits in SE Poland, Springer, 6, 67:1885–1894 .
Fatai, A., Abdulazeez, A., Abdullatif, A. (2016), Improved Permeability Prediction from Seismic and Log Data using Artificial Intelligence Techniques, SPE 164465, pp 1-3.
Amiri Bakhtiyar, H., A. Telmadarreie, M. Shayesteh, M. H. Heidari Fard, H. Talebi, and Z. Shirband. (2018). Estimating Total Organic Carbon Content and Source Rock Evaluation, Applying ΔlogR and Neural Network Methods: Ahwaz and Marun Oilfields SW of Iran. Petroleum Science and Technology, Vol. 29, No. 16, pp 1691–1704. https://doi.org/10.1080/10916461003620495
ایزدی م. (1391) "محاسبه تراوایی در چاه‌های فاقد مغزه با استفاده از مفهوم واحدهای جریانی هیدرولیکی"، مجله اکتشاف و تولید نفت، 11 ، 98 :صفحات 68-65.
سلحشور ع.، سهیلی ف.، کمری م. (1393) "بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین جهت تخمین تراوایی مخازن زیرزمینی نفت و گاز"، مجله اکتشاف و تولید نفت، 3،120: صفحات 62-56.
طیبی ه.، حبیب نیا ب. (1396) "مطالعه موردی تعیین تراوایی مخازن کربناته با استفاده از لاگ NMR در یکی از میادین جنوب غربی ایران"، مجله علمی پژوهشی زمین‌شناسی نفت ایران،7 ،13: صفحات 62-43.
حکیمی نژاد ح.، میرزارضایی م.، نجار اعرابی ب. (1397) "پیش‌بینی تراوایی سنگ مخزن با استفاده از روش‌های عدم قطعیت سیستم فازی نوع دو"، مجله علمی پژوهشی ژئوفیزیک ایران، 12،1: صفحات 91-82.
میرزا قلی پور، علی؛ حقی، عبدالحمید (1369). مطالعه زمین‌شناسی میدان نفتی مارون، گزارش شماره پ-4210 ، اداره کل زمین‌شناسی گسترشی، شرکت ملی مناطق نفتخیز جنوب، ص 55.
ســراج، م.، (1384). تحلیل ساختاری مقدماتى میادین نفتى مناطق نفتخیز جنوب (محدوده فروافتادگى دزفول شمالى)، گزارش شماره پ-5613 ،شرکت ملى مناطق نفتخیز جنوب