Wyznaczanie przepuszczalności skał w jednostkach o jednakowych zdolnościach przepływu mediów z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

Abstract

The main aim of my diploma thesis was to establish permeability model in units of similar ability to media flow using artificial neural networks (ANN). This methodology enables us to create an effective permeability model in uncored intervals and wells. First we train the network using representative data in wells with permeability core samples and then apply trained network to uncored intervals or in other wells. Few approaches and tests were performed in the thesis in order to create a good quality ANN. Porosity and permeability data from the Rotliegendes sandstones cores of the Polish Lowland and well logging data were used. All calculations were done using Statistica® (StatSoft) and Techlog® (Schlumberger). Celem pracy dyplomowej było wyznaczenie efektywnego modelu przepuszczalności w jednostkach o jednakowych zdolnościach przepływu mediów z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, SNN. Technika SNN pozwala na obliczenie przepuszczalności w interwałach lub otworach, w których laboratoryjne pomiary przepuszczalności nie są dostępne. Pracę z sieciami rozpoczyna się od wybrania reprezentatywnego zbioru danych, który stosuje się do uczenia sieci. Następnie możemy zastosować sieci do przewidywania przepuszczalności w innych interwałach lub innych otworach. W ramach tworzenia niniejszej pracy dyplomowej wykonano szereg testów w celu stworzenia dobrej jakości SNN. W pracy wykorzystano wyniki badań porowatości i przepuszczalności na próbkach piaskowców czerwonego spągowca z ni?u polskiego oraz wyniki profilowań geofizyki otworowej. Do obliczeń zastosowano programy Statistica® (StatSoft) i Techlog® (Schlumberger).