Modelowanie zmiennych ilościowych z profilowań geofizyki otworowej z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych w module K.mod w programie Techlog
Defence Date
2018-09-26
Authors
Supervisors:
Reviewers:
Access rights
Other title
Modeling of quantitative variables from well logging using artificial neural networks in Techlog's K.mod module
Resource type
Defence details
Description
Abstract
Za pomocą modułu K.mod programu Techlog, wykorzystującego jednokierunkowe wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe MLP (Multi-Layered Perceptron), autorka pracy obliczyła wartości nasycenia wodą i przepuszczalności absolutnej dla interwału miocenu autochtonicznego w otworze odwierconym na terenie zapadliska przedkarpackiego. Jako dane treningowe posłużyły profilowania geofizyki otworowej z dwóch odwiertów z tego samego obszaru. Opisano wykorzystane podejście do zagadnienia sieci wielowarstwowych, które może służyć za przykład schematu postępowania przy konstruowaniu sztucznej sieci neuronowej w module K.mod. Przeprowadzone zostały testy różnych opcji modułu: zmiany w strukturze sieci neuronowej, liczba epok uczenia, wagowanie wartości ze zbioru uczącego, wielkość macierzy wariancji. Wyniki otrzymanych parametrów zbiornikowych skał porównano z wynikami specjalistów z PGNiG SA. Na podstawie przeprowadzonych działań powstała instrukcja obsługi modułu K.mod.
By means of the K.mod module from the Techlog program, which is using one-way multi-layered artificial neural networks MLP (Multi-Layered Perceptron), the author calculated the values of water saturation and absolute permeability for the interval of Autochthonousic Miocene from the well in Carpathian Foredeep. Well logs from two wells from the same area were used as a training data. The used approach to the issue of multilayer networks has been described, which can serve as an example of a scheme of conducting the construction of artificial neural network in the module K.mod. The tests of various module options were carried out: changes in the structure of the neural network, number of learning epochs, weighting of values from the training set, size of the variance matrix. The results of obtained reservoir properties of rocks were compared to the results of specialists from PGNiG SA. Based on the activities carried out, a module manual was created.

