Testowanie zdolności generalizacyjnych najnowszego programu neuronowego NeuralSIM w zestawieniu z dotychczas stosowanym programem NeuralWork

• Autorzy: Darłak B. , Włodarczyk M.

Warianty tytułu

EN

Testing generalization capabilities of the newest neural program Neural SIM as compared with the NeuralWork, hitherto used

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule omówiono wprowadzenie najnowszego programu liczącego NeuralSIM opartego na zastosowaniu sieci neuronowych. Obliczenia wykonano na bazie danych petrofizycznych uzyskanych z badań piaskowców ciężkowickich i istebniańskich jednostki śląskiej z odwiertu Osobnica-140. Wyniki zestawiono z obliczeniami wykonanymi na tej samej bazie danych przy użyciu dotychczas stosowanego programu NeuralWork. Porównanie wyników badań pozwoliło stwierdzić, że obydwa programy generalizują podobnie, zachowując trendy zgodne z danymi doświadczalnymi. Wysokie współczynniki korelacji potwierdzają poprawność metod. Jednakże szczegółowe porównanie metod pozwala większą skuteczność generalizacji przypisać programowi NeuralSIM, co objawia się w dokładniejszym odwzorowaniu trendów zmian wielkości obliczonych w zestawieniu z danymi doświadczalnymi oraz wyższym współczynnikiem korelacji.

EN

The paper discusses implementing the newest computing program Neural SIM, based on neural networks applications. The computations have been done on petrophysical data of Ciężkowice and Istebna sandstones from the Silesian Unit (borehole Osobnica - 140). The results have been compared with computations performed on the same data basis, but using hitherto applied program NeuralWork. Confrontation of the results showed that the both programs generalize alike, maintaining trends in conformance with experimental data. High correlation coefficients confirm correctness of the methods. However more exact comparison proved that NeuralSIM is more effective in generalization. It can bee seen on more precise imagining trends in changes of computed values if comparing with experimental data, and in a higher correlation coefficients.

Słowa kluczowe

PL

program NeuralSIM; program NeuralWork

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2001
• Tom: R. 57, nr 3
• Strony: 141--147
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Darłak B.

• Instytut Górnictwa Naftowego i Gazownictwa - Kraków

autor

Włodarczyk M.

• Instytut Górnictwa Naftowego i Gazownictwa - Kraków

Bibliografia

• 1. Dartak B., Włodarczyk M., Such P. 1998. Metodyka oceny właściwości zbiornikowych skał z zastosowaniem sieci neuronowych". Prace IG- NiG, nr 97.
• 2. Darlak B. 1997,,,Ocena możliwości wprowadzenie sieci neuronowych w badaniach petrofizycznych", Nafta-Gaz, nr 7-8, Lipiec-sierpień, (308-313)
• 3. Rogers S.J., Chen H.C., Kopaska-Merkel D.C., and Fang J.H., 1995, ,,Predicting Permeability from Porosity Using Artificial Neural Network", APG Bulletin, v.79, No 12, p. 1786-1797.
• 4. Osowski S., 1996, ,,Sieci neuronowe", Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa.
• 5. Mohaghegh S., Balan B., Ameri S., 1997, "Permeability Determination from Well Log Data", SPE Formation Evaluation, September. P 170-174.
• 6. Arpat B., Gumrach F., Yeten B., 1998, The neighborhood approach to prediction of permeability from wireline and limited core plug analysis data using BP ANN", SPE v.20, p.1-8.