Czasopismo
2008
|
R. 64, nr 6
|
373-380
Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Warianty tytułu
Comparison of rotliegend formations reservoir rock parameters determined by means of neural networks and multi-dimensional regression analysis methods
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule porównano dwie różne metody szacowania parametrów zbiornikowych skał z pomiarów geofizyki otworowej. Pierwszą z tych metod były sieci neuronowe, a drugą wielowymiarowa analiza regresji. Za parametry zbiornikowe skał przyjęto współczynniki porowatości Kp, przepuszczalności Kprz oraz nasycenia wodą Sw. Dla porównania rezultatów wspomnianych metod wykorzystano dane geofizyczne reprezentujące utwory czerwonego spągowca z dwóch otworów wiertniczych: Z-3 oraz SW-4.
Two different methods of reservoir rock parameters estimation based on well log profiling responses have been compared in the study. Neural networks were used in the first method, while multi-dimensional regression analysis in the second one. Coefficients of porosity Kp, permeability Kprz and water saturation Sw were employed as reservoir characteristics parameters of the rocks. Geophysical logs data, representing Rotliegend formations from Z-3 and SW-4 boreholes, were used for comparison of results obtained with above-mentioned methods.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
373-380
Opis fizyczny
Bibliogr. 4 poz., tab., rys., wykr.
Twórcy
Bibliografia
- [1] Darłak B., Włodarczyk M., Malaga M.: Zastosowanie sieci neuronowych do określenia stref zbiornikowych w osadach węglanowych. Konferencja Naukowo-Techniczna GEOPETROL pn.: „Efektywne technologie poszukiwania i eksploatacji złóż węglowodorów", Zakopane, wrzesień 2004.
- [2] Gąsior I.: Ocena możliwości stosowania metod sztucznej inteligencji do określania parametrów zbiornikowych w utworach czerwonego spągowca. Praca statutowa, zlec. INiG 13/SW, Kraków 2006.
- [3] Gąsior I.: Ocena możliwości stosowania metod sztucznej inteligencji do określania parametrów zbiornikowych w utworach czerwonego spągowca. Nafta-Gaz Nr 10, 2007.
- [4] Myszkowski K., Środoń J., Ossowski A., Zorski T.: Porównanie przydatności sieci neuronowych i analizy statystycznej danych laboratoryjnych do identyfikacji mineralogicznej i oznaczania CEC metodami jądrowymi geofizyki wiertniczej - gazonośna formacja mioceńska przedgórza Karpat, otwory J4 i CHD 3. Konferencja Naukowo-Techniczna GEOPETROL pn.: „Efektywne technologie poszukiwania i eksploatacji złóż węglowodorów", Zakopane, wrzesień 2004.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-AGH8-0006-0019