بررسی و مقایسه روش‌های مرسوم تخمین سرعت موج برشی از روی داده‌های چاه‌پیمایی در یکی از مخازن ماسه‌سنگی جنوب ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی‌

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مهندسی اکتشاف نفت ، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران

2 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی نفت، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران

3 عضو هیات علمی دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران

چکیده

تخمین سرعت امواج فشارشی و برشی در صنعت نفت از اهمیت بیشتری برخوردار است. برخلاف سرعت موج تراکمی، سرعت موج برشی در تمامی چاه‌های یک میدان به دلیل تحمیل هزینه‌های بیشتر اندازه‌گیری نمی‌شود. بنابراین در صنعت نفت و گاز استفاده از روشی که با هزینه کمتر و دقت بیشتر سرعت موج برشی را تخمین بزند، اجتناب‌ناپذیر است. در این مطالعه، ابتدا برای تخمین سرعت موج برشی در یک چاه، همبستگی سایر نگاره‌های موجود در آن چاه (یعنی نگاره‌های صوتی، چگالی، تخلخل نوترون، مقاومت، پرتو گاما، حجم دولومیت، حجم کوارتز و اشباع آب) با سرعت موج برشی مورد بررسی قرار گرفت و مشخص شد که نگاره‌های سرعت موج تراکمی، چگالی، حجم دولومیت و حجم کوارتز همبستگی بیشتری با سرعت موج برشی دارند و این نگاره‌ها به‌عنوان ورودی برای تخمین سرعت موج برشی با استفاده از روش‌های مختلف انتخاب شدند. سپس از میان روش‌های مختلف، روشی که بهترین تطابق را با داده‌های واقعی موج برشی داشته باشد، به‌عنوان روش بهینه انتخاب شده و از این روش برای تخمین سرعت موج برشی در سایر چاه‌ها که فاقد نگاره موج برشی هستند استفاده می‌گردد. در این مقاله از روش رگرسیون چندگانه و الگوریتم‌های یادگیری ماشین (رگرسیون بردار پشتیبان، شبکه عصبی فازی تطبیقی و شبکه عصبی عمیق) برای تخمین سرعت موج برشی استفاده شد. نتایج ما نشان می‌دهند که روش شبکه عصبی عمیق با داشتن 97 درصد همبستگی بین داده‌های سرعت موج برشی واقعی و تخمینی نسبت به سایر روش‌ها جواب بهتری ارائه داده است. بنابراین برای تخمین سرعت موج برشی در سایر چاه‌ها که فاقد نگاره موج برشی هستند از روش پیشنهادشده در این مطالعه (شبکه عصبی عمیق) استفاده شد. برای صحت‌سنجی نتایج حاصل از شبکه عصبی عمیق در چاه‌های فاقد سرعت موج برشی، از مدل تجربی کاستاگنا استفاده شد که نتایج نشان‌دهنده تطابق خوبی میان این دو مدل است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Investigation and comparison of conventional methods for estimating shear wave velocity from well logging data in one of the sandstone reservoirs in southern Iran

نویسندگان [English]

  • Ahsan Leisi 1
  • Hossein Kheirollahi 2
  • Navid Shad Manaman 3
1 Ph.D. Student, Sahand University of technology, Tabriz, Iran
2 Master Student, Sahand University of technology, Tabriz, Iran
3 Associate Professor, Faculty Member of Sahand University of technology, Tabriz, Iran
چکیده [English]

Estimation of compressional and shear wave velocities is very important in the oil and gas industry. Unlike compressional wave velocity, shear wave velocity is not measured in all wells of a field due to its higher costs. Therefore, using an alternative method that estimates the shear wave velocity at a lower cost and with acceptable accuracy is inevitable. In this study, to estimate the response variable in a well, the correlation of several logs in that well (i.e., acoustic logs, density, neutron porosity, resistivity, gamma ray, dolomite volume, quartz volume, and water saturation) with target log investigated. It was found that the compressional wave velocity, density, dolomite volume, and quartz volume logs are more correlated with shear wave velocity. Therefore, these logs were selected as input features for estimating shear wave velocity using different approaches. In the next step, among the various methods, The estimated values obtained from a method that has the best match with the actual shear wave velocity is introduced as the optimal model. Afterward, it is performed to estimate the shear wave velocity in other wells that do not have a shear wave velocity log. In this paper, multiple regression methods and machine learning algorithms (support vector regression, adaptive Neuro-fuzzy inference system, and deep artificial neural network) were applied to predict the shear wave velocity. In this study, data from seven wells were used. Due to the fact that only in well #7 shear wave velocity has been measured, and in six other wells this feature has not been recorded, this field data limitation has caused the data of well #7 to be divided into training, testing, and validation data. In multiple regression methods (linear and interaction models), support vector regression, and adaptive Neuro-fuzzy inference system, Randomly, 70% of the data has been used for training and 30% for testing, but in the artificial neural network method, Randomly, 70% of the data has been used for training, 15% for validation and 15% for network testing. For all methods, the root means square error and correlation between actual and estimated data are calculated. Linear model, interaction model, support vector regression, adaptive Neuro-fuzzy inference system, and deep artificial neural network have provided 91, 92, 89, 94, and 98% correlation in training data, and 88, 89, 86, 90 and 92% in testing data, respectively. Also, the RMSE for each of the mentioned methods is 125.59, 115.86, 148.23, 84.36, and 80.49 (m/s) in the training data and 139.77, 133.44, 166.03, 126.15, and 98.04 (m/s) in the testing data, respectively. Our results show that deep artificial neural network has provided a better solution than other methods. Hence, in this study deep artificial neural network has been proposed to estimate the shear wave velocity in other blind wells. Moreover, the Castagna empirical model was used to validate the obtained results from the deep artificial neural network in these wells, which show a good fit between the two models.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Shear wave velocity
  • multiple regression
  • Support vector regression
  • Adaptive Neuro-fuzzy inference system
  • deep artificial neural network
حسینی، ز.، قره چلو، س.، کدخدائی، ع.، 1395، استفاده از مدل هیبریدی ACOR-BP جهت تخمین سرعت موج برشی از نگارهای تخلخل: پژوهش نفت، 26(6-95)، 121-135.
نورافکن، ا.، سلیمانی، ب.، کدخدایی، ع.، 1394، ساخت نمودار سرعت موج برشی با بهره‌گیری از الگوریتم کلونی مورچه و استفاده از داده‌های چاه‌پیمایی در میدان نفتی چشمه خوش: پژوهش نفت، 25(1-85)، 193-203.
Akhundi, H. Ghafoori, M. Lashkaripour, G. R., 2014, Prediction of shear wave velocity using artificial neural network technique, multiple regression and petrophysical data: a case study in Asmari reservoir (SW Iran): Open Journal of Geology, 4, 303-313.
Anemangely, M. Ramezanzadeh, A. Amiri, H. Hoseinpour, S. A., 2019, Machine learning technique for the prediction of shear wave velocity using Petrophysical logs: Journal of Petroleum Science and Engineering, 174, 306-327.
Avseth, P. Mukerji, T. Mavko, G., 2010, Quantitative seismic interpretation: Applying rock physics tools to reduce interpretation risk: Cambridge university press.
Brocher, T. M., 2005, Empirical Relations between Elastic Wave speeds and Density in the Earth’s Crust: Bulletin of the Seismological Society of America, 95(6), 2081-2092.
Castagna, J. P., batzle, M. L. eastwood, R. L., 1985, Relationships between compressional-wave and shear-wave velocities in clastic silicate rocks: Geophysics, 50(4), 571-581.
Eskandari, H. Rezaee, M. R., Mohammadnia, M., 2004, Application of Multiple Regression and Artificial Neural Network Techniques to Predict Shear Wave Velocity from Wireline Log Data for a Carbonate Reservoir, South-West Iran: CSEG recorder, 42, P. 480.
Greenberg M. L., Castagna J. P., 1992, Shear wave velocity estimation in porous rocks: theoretical formulation, prelimining verification and applications: Geophysical Prospecting, 40, 195–209.
Jang, J. R., 1993, ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy inference system: IEEE, 23(3).
Khuri, A., Mathew, T., Sinha, B., 1997, Statistical Tests for Mixed Linear Models: Wiley series in probability and statistics.
Moatazedian I., Rahimpour-Bonab H., Kadkhodaie-Ilkhchi A., Rajoli M. R., 2011, Prediction of shear and Compressional Wave Velocities from petrophysical data utilizing genetic algorithms technique: A case study in Hendijan and Abuzar fields located in Persian Gulf: JGeope, 1(1), 1-17.
Na’imi, S. R., Shadizadeh, S. R., Riahi, M. A., Mirzakhanian, M., 2014, Estimation of Reservoir Porosity and Water Saturation Based on Seismic Attributes Using Support Vector Regression Approach: Journal of Applied Geophysics, 107, 93-101.
Nourafkan, A., Kadkhodaie-Ilkhchi, A., 2015, Shear wave velocity estimation from conventional well log data by using a Hybrid ant colony-fuzzy inference system, a case study from Cheshmeh-Khosh oilfield: Journal of Petroleum Science and Engineering, 127, 459-468.
Parvizi, S., Kharrat, R., Asef, M. R., Jahangiry, B., Hashemi, A., 2015, Prediction of the Shear Wave Velocity from Compressional Wave Velocity for Gachsaran Formation: Acta Geophysica, 65(5), 1231-1243.
Pickett, G. R., 1963, acoustic character logs and their applications in formation evaluation: journal of petroleum technology, 15(6), 659-667.
Soleimani, B., Bahadori, A., Meng, F., 2013, Microbiostratigraphy, microfacies and sequence stratigraphy of upper cretaceous and paleogene sediments, Hendijan oilfield, Northwest of Persian Gulf, Iran: Natural Science, 5(11): 1165.1180.
Vapnik, V. N., 1995, The Nature of statistical learning theory: Springer New York.
Wang, P., Peng, S., 2019, on a new method of estimating shear wave velocity from conventional well logs: Journal of Petroleum Science and Engineering, 180, 105–123.
Wyllie, M., Gregory, A., Gardner, G., 1958, an experimental investigation of factors affecting elastic wave velocity in porous media: Geophysics, 23(3), 459-493.