論文の概要: Enhancing Petrophysical Studies with Machine Learning: A Field Case Study on Permeability Prediction in Heterogeneous Reservoirs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07145v1
• Date: Thu, 11 May 2023 21:23:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 14:36:31.342585
• Title: Enhancing Petrophysical Studies with Machine Learning: A Field Case Study on Permeability Prediction in Heterogeneous Reservoirs
• Title（参考訳）: 機械学習によるペトロ物理研究の強化:不均質貯留層における透水性予測のフィールドケーススタディ
• Authors: Fethi Ali Cheddad
• Abstract要約: この研究では、ニューラルネットワーク(ANN)、ランダムフォレスト(RFC)、サポートベクトルマシン(SVM)の3つの機械学習アルゴリズムが採用された。 本研究の主な目的は,透過性予測における3つの機械学習アルゴリズムの有効性を比較し,最適予測法を決定することである。 この発見は貯水池のシミュレーションを改善し、より正確に将来の井戸を見つけるために使われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This field case study aims to address the challenge of accurately predicting petrophysical properties in heterogeneous reservoir formations, which can significantly impact reservoir performance predictions. The study employed three machine learning algorithms, namely Artificial Neural Network (ANN), Random Forest Classifier (RFC), and Support Vector Machine (SVM), to predict permeability log from conventional logs and match it with core data. The primary objective of this study was to compare the effectiveness of the three machine learning algorithms in predicting permeability and determine the optimal prediction method. The study utilized the Flow Zone Indicator (FZI) rock typing technique to understand the factors influencing reservoir quality. The findings will be used to improve reservoir simulation and locate future wells more accurately. The study concluded that the FZI approach and machine learning algorithms are effective in predicting permeability log and improving reservoir performance predictions.
• Abstract（参考訳）: このフィールドケーススタディは, 貯留層の性能予測に大きな影響を与える不均質貯水池の物性を正確に予測することの課題に対処することを目的としている。 この研究は、従来のログから透過性ログを予測し、コアデータとマッチングするために、Artificial Neural Network(ANN)、Random Forest Classifier(RFC)、Support Vector Machine(SVM)という3つの機械学習アルゴリズムを使用した。 本研究の目的は,3つの機械学習アルゴリズムの透過性予測における有効性を比較し,最適予測法を決定することである。 本研究は,フローゾーン指標(FZI)ロックタイピング技術を用いて,貯水池の品質に影響を及ぼす要因を解明した。 この発見は貯水池シミュレーションを改善し、将来の井戸をより正確に発見するために使われる。 本研究は,fzi手法と機械学習アルゴリズムが透過性ログの予測と貯留層性能予測に有効であることを結論づけた。

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