تخمین سرعت موج برشی، توسط روابط فیزیک سنگ و شبکه‌های عصبی مصنوعی، در یکی از میادین هیدروکربوری جنوب ایران

نوع مقاله: پژوهشی

نویسندگان

چکیده

بر پایه مطالعات گسترده‌ای که تاکنون صورت گرفته است، بدون تردید، نقش داده‌های سرعت موج برشی در ارزیابی‌ مخازن هیدروکربوری حیاتی است. استفاده از اطلاعات سرعت موج برشی، اغلب این امکان را فراهم می‌سازد که بتوان اثرات لرزه‌ای پارامترهایی چون سنگ‌شناسی، نوع سیال منفذی و فشار منفذی را شناسایی کرد. متاسفانه معمولا داده‌های سرعت موج برشی در بسیاری از میادین موجود نیستند و باید آنرا به‌توسط روش‌های دیگر برآورد نمود. مطالعه حاضر بر روی یک چاه از یک میدان نفتی در جنوب کشور صورت گرفته که در آن سرعت موج برشی در طول چاه اندازه‌گیری شده است. در این بررسی، سرعت موج برشی از دو روش روابط فیزیک سنگ و شبکه‌های عصبی تخمین زده شد و نتایج با مقدار واقعی سرعت موج برشی، که در همان چاه اندازه‌گیری شده بود، مقایسه گردید. با استفاده از روابط فیزیک سنگ، همبستگی مقادیر تخمینی سرعت موج برشی و مقادیر اندازه‌گیری شده حدود 91/0 به‌دست آمده است. این در حالی است که این همبستگی در صورت استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی به حدود 95/0 می‌رسد. نتایج به دست آمده مناسب بودن استفاده از هر یک از این دو روش را برای تخمین سرعت موج برشی در چاه های دیگر این میدان، تایید می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Evaluation of shear wave velocity prediction by rock physics and artificial neural networks, in one of the south Iranian oil reservoirs

نویسندگان [English]

  • Behzad Mehrgini
  • Hossein Memarian
چکیده [English]

Based on the extensive studies, undoubtedly, the role of the shear wave data in hydrocarbon reservoir evaluation is vital.  Using shear wave along with P-wave data often allows us to identify the seismic signatures of lithology, pore fluid type and pore pressure, efficiently. Unfortunately shear wave data is not available in all reservoirs and it is necessary to predict it. This study has done on a well in one of the oil reservoirs in south of Iran that has shear wave velocity measurements. In this study shear wave velocity had predicted by rock physics relations and neural networks and then the results compared with real shear wave velocity measurements. Regression between predicted shear wave velocity by using rock physics relations and measured shear wave velocity is about 0.91, whereas it is about 0.95 by using neural networks. Results confirm that both methods are suitable for predicting shear wave velocity in other wells in this reservoir.    

کلیدواژه‌ها [English]

  • Shear wave
  • P-wave
  • Rock Physics
  • Greenberg and Castagna relation
  • Gasman relation
  • Artificial neural network
  • Hydrocarbon reservoir
  • Iran