ESTIMATION OF ACOUSTIC VELOCITIES AND ROCK MECHANICAL PARAMETERS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS
No Thumbnail Available
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Saudi Digital Library
Abstract
تلعب العوامل الميكانيكية للصخور دور مهم في تقليل المخاطر الناتجة أثناء عمليات الحفر و عمليات زيادة إنتاجية المكامن. هذه العوامل يمكن إستخدمها في الامور التالية : تحديد أفضل موقع لبئر الإنتاج, تحديد إستقرارية قاع البئر, تصميم عملية إكمال البئر, تجنب انتاج الرمل من البئر وتصميم عمليات التكسير الهيدروليكي. يعتبر التقدير المناسب لهذه العوامل أمر أساسي في تطوير و انتاج الهيدروكربون ( النفط والغاز), كما أن التقدير الخاطئ للعوامل الميكانيكية قد يؤدي الى إتخاذ قرارت هامة بصورة خاطئه ومن ثم تطوير حقل الإنتاج بصورة غير ملائمة. قبل تنفيذ اي عملية على المكمن; يجب أن تتم دراسة عوامل الصخور الميكانيكية بصورة دقيقة و عمل مخطط مستمر لتغير هذه العوامل. تعتبر عمليات أخذ عينات صخرية من جميع أعماق المكمن و إجراء إختبارات معملية عليها تعتبر عمليات مكلفة للغاية و تأخذ وقت طويلا. و بالتالي; يتم تقدير هذه العوامل عند طريقة دراسة الموجات الصوتية و الموجات الانضغاطية التي يتم التحصل عليها من عمليات قياس البئر. تسمى العوامل التي يتم قياسها في المعمل بالعوامل الساكنة, كما تسمى تلك التي يتحصل عليها في عمليات قياس البئر بالعوامل المتحركة او الديناميكية, كل هذه العوامل يجب قياسها في ظروف مماثل للظروف المكمنية من حيث درجة الحرارة و الضغط. لذلك يتم فحص و معايرة كل القياسات الناتجة من عمليات قياس البئر مع تلك المتحصل عليها في المعمل للتأكد من صحة و دقة هذه القياسات. تتغير العوامل الصخرية مع العمق, لذلك يعتبر التقدير الحقيقي و الدقيق لقيم هذه العوامل يعتبر تحدي في غاية الصعوبة. يزداد هذه التحدي صعوبة في حالة الصخور الكربونة بسبب عدم تجانس هذه الصخور مقارنة بالصخور الرملية. بإلاضافة الى ذلك, فإن موجات القص والضغط تكون غير متوفرة في الغالب و لا يمكن التحصل عليها من عمليات قياس البئر, الامر الذي يجعل التحدي أكثر صعوبة. في هذا البحث يتم تطوير نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي من أجل تقدير الموجات الصوتية و عوامل الصخور الميكانيكية. هذه النماذج المقترحة سوف تستخدام قياسات مختلفة من عمليات قياس البئر كمدخلات لهذه النماذج. سوف يتم تطبيق ثلاثة من تقنيات الذكاء الاصطناعي, و بعد ذلك سوف يتم إختيار أفضل نموذج بناءا على اقل قيمة لمتوسط الخطاء النسبي و اقصى قيمة لمعامل الإرتباط.