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J-GLOBAL ID：202202247710363820   整理番号：22A0927345

MICP,NMRおよび岩石物理検層によるBayes正則化ニューラルネットワークに基づくタイトガス砂岩中の細孔サイズ分布の決定【JST・京大機械翻訳】

Determination of pore size distribution in tight gas sandstones based on Bayesian regularization neural network with MICP, NMR and petrophysical logs

著者 (10件)： Zhou Yanqiu (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum (Beijing), Beijing, 102249, China) ,  Zhou Yanqiu (College of Geosciences, China University of Petroleum (Beijing), Beijing, 102249, China) ,  You Lizhi (Daqing Branch, China Petroleum Logging CO.LTD., Daqing, 163412, China) ,  Zi Hui (Daqing Branch, China Petroleum Logging CO.LTD., Daqing, 163412, China) ,  Lan Yuanyuan (Daqing Branch, China Petroleum Logging CO.LTD., Daqing, 163412, China) ,  Cui Yanlei (Daqing Branch, China Petroleum Logging CO.LTD., Daqing, 163412, China) ,  Xu Jie (Daqing Branch, China Petroleum Logging CO.LTD., Daqing, 163412, China) ,  Fan Xuqiang (Economics & Technology Research Institute, CNPC, Beijing, 100724, China) ,  Wang Guiwen (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum (Beijing), Beijing, 102249, China) ,  Wang Guiwen (College of Geosciences, China University of Petroleum (Beijing), Beijing, 102249, China)
資料名： Journal of Natural Gas Science and Engineering  (Journal of Natural Gas Science and Engineering)
巻： 100  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3282A  ISSN： 1875-5100  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水銀注入キャピラリー圧力(MICP)は細孔構造の定量的研究にとって最も重要な手段の1つであるが,その適用は,その高価で破壊的で危険な特性のため,しばしば制限される。核磁気共鳴(NMR)は,精度および普遍性は不都合であるが,横方向緩和時間(T_2)スペクトルの擬似MICPまたは細孔径分布(PSD)への対数線形変換による一般的な代替になる。岩石物理検層は,豊富な地質-地球物理学的情報を有するが,細孔構造研究ではほとんど使用されていない。本論文では,MICP,NMRおよび岩石物理ログによるBayes正則化ニューラルネットワーク(BRNN)に基づく気密ガス砂岩のPSD決定を研究した。数値ワークフローを開発し,MICPとNMR実験データを前処理し,PSDを決定した。次に,2つのBRNNモデルを,訓練ターゲットとして,主入力として共同実験室T2スペクトルと岩石物理ログ,およびMICP測定からの細孔半径と水銀飽和によってそれぞれ構築した。正確なPSDはBRNNモデルの予測結果から決定でき,NMRに基づくBRNNは,より容易にアクセス可能なNMR測定からPSDを得るために使用でき,対数ベースは磁場中で一般化されることが期待される。log-log座標における区分的線形または五次多項式関係によるT2による細孔半径のフィッティングによるPSDの変換は,機械学習の精度におけるアンダーフィッティングまたは過剰適合に等価であり,共同MICPによる実験室NMRに限定した。BRNNモデリング,細孔半径フィッティング,およびここで提案した対応する数値ワークフローの詳細な議論は,複雑な貯留層の細孔構造に関する岩石物理-log解析と定量的評価への貴重な洞察を提供する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *NMR【磁気共鳴】 ,  緩和時間 ,  磁場 ,  多項式 ,  *天然ガス ,  水銀 ,  *ニューラルネットワーク ,  *岩石 ,  *砂岩 ,  スペクトル ,  モデリング ,  地層 ,  *正則化 ,  対数 ,  細孔径分布
準シソーラス用語： 貯留層 ,  *タイトガス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 細孔構造 ,  T2スペクトル ,  内挿 ,  シメーション ,  Bayes正則化ニューラルネットワーク ,  多項式フィッティング

分類 (1件)： 油層工学  (UA10030G)

タイトルに関連する用語 (9件)： NMR ,  岩石 ,  物理検層 ,  正則化 ,  ニューラルネットワーク ,  タイトガス ,  砂岩 ,  細孔サイズ ,  分布