Wykorzystanie logiki rozmytej w badaniach petrofizycznych

• Autorzy: Darłak B. , Kowalska-Włodarczyk M.

Identyfikatory

DOI

10.18668/NG.2016.06.01

Warianty tytułu

EN

The use of fuzzy logic in petrophysical studies

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Praca ta stanowi próbę wprowadzenia logiki rozmytej (ang. fuzzy logic) do zagadnień petrofizycznych. Logika rozmyta jest metodą zasadniczo różniącą się od innych metod obliczeniowych, takich jak np. sieci neuronowe. Przede wszystkim operuje na zbiorach rozmytych, wykorzystując wyrażenia lingwistyczne oraz rozmyte zależności i rozmyte reguły postępowania. W pracy przedstawiono działanie schematu obliczeniowego zwanego sterownikiem rozmytym, zastosowanego do parametrów opisujących właściwości skał. Przeprowadzono obliczenia pozwalające przetestować metodę, wyliczając porowatość na bazie zestawu innych parametrów. Skuteczność metody pokazano poprzez zestawienie z wynikami rzeczywistymi. Korelacja była zadowalająca, wynosiła powyżej 0,840 – nawet do 0,880 dla pełnego zbioru danych.

EN

This work is an attempt to introduce fuzzy logic to petrophysical problems. Fuzzy logic improved by Zadeh in 1965, unlike other mathematical methods like classical logic or neural network, is based on fuzzy sets with the use of fuzzy rules, linguistic variables and fuzzy connections. Descriptions of this method are shown in the paper. The work of the fuzzy controller was demonstrated. Experiments were carried out with the use of petrophysical parameters. The efficiency of this method was shown by a comparison between the real and obtained data. The correlation coefficient was over 0.840 – even up to 0.880 for a full set of data.

Słowa kluczowe

PL

logika rozmyta; regulator rozmyty; funkcje przynależności; stopnie przynależności

EN

fuzzy logic; fuzzy controller; membership functions; membership degrees

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 72, nr 6
• Strony: 387--392
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Darłak B.

• Zakład Geologii i Geochemii, Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy, ul. Lubicz 25 A, 31-503 Kraków

autor

Kowalska-Włodarczyk M.

• Zakład Geologii i Geochemii, Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy, ul. Lubicz 25 A, 31-503 Kraków

Bibliografia

• [1] Darłak B., Kowalska-Włodarczyk M.: Próba zastosowania logiki rozmytej do interpretacji parametrów petrofizycznych skał zbiornikowych. Nafta-Gaz 2007, nr 5, s. 305–413
• [2] Darłak B., Kowalska-Włodarczyk M.: Zastosowanie logiki rozmytej w budowie modeli geologicznych. Nafta-Gaz 2009, nr 6, s. 454–461.
• [3] Finol J., Jing X. D.: Permeability prediction in shaly formations: the fuzzy modeling approach. Geophysics 2002, vol. 67, no. 3, s. 817–829.
• [4] Finol J., Jing X. D.: Predicting Petrophysical parameters in a fuzzy environment. Soft computing for reservoir characterization and modeling. Physica-Verlag 2002, vol. 80, s. 183–218.
• [5] Flasiński M.: Wstęp do sztucznej inteligencji. Warszawa, PWN, 2011, s. 195–205.
• [6] Kisielewicz A.: Sztuczna inteligencja i logika. Warszawa, WNT, 2014, s. 228–249.
• [7] Łęski J.: Systemy neuronowo-rozmyte. Warszawa, WNT, 2008.
• [8] Piegat A.: Fuzzy modeling and control. Springer-Heidelberg, 2001, s. 1385–1390.
• [9] Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte. Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 1999.
• [10] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Warszawa, PWN, 1997, s. 45–128.
• [11] Zadeh L. A.: Fuzzy sets. Information and Control 1965, vol. 8, no. 3, s. 338–353.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.