文献

J-GLOBAL ID：201302269274797243   整理番号：13A0653109

南イランの炭酸塩リザーバーの人工ニューラルネットワークを活用したワイヤーライン検層データから実体波速度推定

Body Wave Velocities Estimation From Wireline Log Data Utilizing an Artificial Neural Network for a Carbonate Reservoir, South Iran

著者 (1件)： DEZFOOLIAN M. A. (Islamic Azad Univ., Tehran, IRN)
資料名： Petroleum Science and Technology  (Petroleum Science and Technology)
巻： 31  号： 1/4  ページ： 32-43  発行年： 2013年01月 
JST資料番号： A0661C  ISSN： 1091-6466  CODEN： PSTEFV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,ワイヤーライン検層データからのVsとVpの予測のANN技術に集約した。人工ニューラルネットワークは,実体波速度推定の安定したモデルを関連できる。最近,人工知能は,多くの石油関連科学でモデル化目的で導入された。本稿は,以下の事に焦点を当てる。即ち,a)実体波速度シミュレートする人工ニューラルネットワークの適用,b)実体波速度推定に使用した光電効果(PEF)と密度検層の比較と評価である。コアデータの解析と検層でのその関係の調査は,ここで,コアデータ利用可能でない場合に,坑井におけるVpととVsの推定のモデルを提供することが可能である。本稿の結果は,逆伝搬人工ニューラルネットワーク(BP-ANN)を実体波速度推定のVpとVsをもたないサウスパルス油田の他の坑井に巧く適用できた事を示す。VpとVs対深さの測定と推定間の比較は,インテリジェント技術と良く一致する事を示す。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *縦波 ,  *速度 ,  *密度 ,  *検層 ,  *光電効果 ,  イラン・イスラム共和国 ,  炭酸塩 ,  石油貯留層 ,  実体波 ,  モデル ,  人工知能 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *人工ニューラルネットワーク ,  *圧縮波 ,  *剪断波速度 ,  リザーバー ,  シミュレート実験

分類 (2件)： 油層工学  (UA10030G) ,  地震探査  (DE10030B)

タイトルに関連する用語 (9件)： イラン ,  炭酸塩 ,  リザーバー ,  人工ニューラルネットワーク ,  活用 ,  ワイヤー ,  検層 ,  実体波 ,  速度推定