نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

پیش بینی پارامترهای الاستیک مخزن کربناته از داده های چاه نگاری با استفاده از روش های یادگیری ماشین و رگرسیون چند متغیره

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه استخراج، دانشکده‌ مهندسی معدن و متالورژی، دانشگاه یزد، یزد، ایران
چکیده
پارامترهای ژئومکانیکی از جمله مدول یانگ و ضریب پواسون نقش بسیار کلیدی در عملیات حفاری و تولید چاه‌های نفت و گاز دارند. تعیین این پارامترها می تواند تا حد زیادی به شناخت وضعیت و مشکلات چاه کمک نماید. از آنجایی که تعیین این پارامترها به روش آزمایشگاهی بسیار پر هزینه و زمان بر می باشد در نتیجه در این پژوهش سعی شده است روشی جهت پیش بینی پارامترهای الاستیک خطی بر اساس روش های رگرسیون چند متغیره و یادگیری ماشین بر مبنای داده های چاه نگاری (زمان انتقال موج فشاری، چگالی و تخلخل) مربوط به یکی از چاه های گازی جنوب ایران ارائه نمود. پس از ساخت مدل‌ها، نتایج حاصل از هر روش مورد مقایسه قرار گرفت. این مقایسه نشان داد که روش یادگیری ماشین با کمترین مقادیر میانگین درصد خطای مطلق و ریشه میانگین مربعات خطا و همچنین بالاترین مقدار ضریب تعیّن، عملکرد بهتری در پیش‌بینی پارامترهای الاستیک نسبت به روش رگرسیون چند متغیره دارد. بعلاوه در این پژوهش روابط تجربی بر مبنای اطلاعات مربوط به وزن ها و اریبی های (بایاس) روش شبکه چند لایه پرسپترون (MLP ) برای پیش بینی پارامترهای الاستیک توسعه داده شد. این روابط برای روش MLP بر مبنای داده های چاه A مربوط به یکی از میادین ایران اعتبارسنجی شده و این نتیجه بدست آمد که با توجه به مقادیر ضریب تعیین 97/0 و 96/0 به ترتیب برای مدول یانگ و ضریب پواسون، روابط به دست آمده از این پژوهش دارای اعتبار مناسبی می‌باشند. در نتیجه معادلات جدید می توانند بدون نیاز به هیچ نرم افزار یادگیری ماشین و برای چاه های جدید بر مبنای داده های چاه نگاری استفاده شوند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] Salih, A. M., Alshahrani, A. A., & Alharthi, S. (2023). Rock physics and machine learning comparison: Elastic properties prediction and scale dependency. Frontiers in Earth Science, 11, Article 1095252. https://doi.org/10.3389/feart.2023.1095252
[2] Kavosian, E., Sanei, M., Yarahmadi, A. (2023). Geomechanical modelling and numerical stability analysis of an Oil field wellbore. 4th National Petroleum Geomechanics Conference, Iran.
[3] Sanei, M., Ramezanzadeh, A., & Asgari, A. (2023). Building 1D and 3D static reservoir geomechanical properties models in the oil field. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 13(1), 329-351. DOI: 10.1007/s13202-022-01553-7.
[4] Aghakhani Emamqeysi, M. R., Fatehi Marji, M., Hashemizadeh, A., Sanei, M., & Abdollahipour, A. (2022). 3D Numerical modeling of the effect of in-situ stress ratio on mud weight window in the drilling of the Zagros sedimentary basin. Journal of Petroleum Geomechanics, 5(3), 26-42. DOI: 10.22107/jpg.2022.349740.1172.
[5] Gokceoglu, C., & Zorlu, K. (2004). A fuzzy model to predict the uniaxial compressive strength and the modulus of elasticity of a problematic rock. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 17(1), 61-72. DOI: 10.1016/j.engappai.2003.11.006
[6] Yilmaz, I., & Yuksek, G. (2009). Prediction of the strength and elasticity modulus of gypsum using multiple regression, ANN, and ANFIS models. International journal of rock mechanics and mining sciences46(4), 803-810. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2008.09.002
[7] Dehghan, S., Sattari, G. H., Chelgani, S. C., & Aliabadi, M. A. (2010). Prediction of uniaxial compressive strength and modulus of elasticity for Travertine samples using regression and artificial neural networks. Mining Science and Technology (China)20(1), 41-46. DOI:10.1016/S1674-5264(09)60158-7
[8] Beiki, M., Majdi, A., & Givshad, A. D. (2013). Application of genetic programming to predict the uniaxial compressive strength and elastic modulus of carbonate rocks. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences63, 159-169. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2013.08.004
[9] Ahmadi-Nedushan, B. (2012). Prediction of elastic modulus of normal and high strength concrete using ANFIS and optimal nonlinear regression models. Construction and Building Materials36, 665-673. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2012.06.002
[10] Aboutaleb, S., Behnia, M., Bagherpour, R., & Bluekian, B. (2018). Using non-destructive tests for estimating uniaxial compressive strength and static Young’s modulus of carbonate rocks via some modeling techniques. Bulletin of Engineering Geology and the Environment77, 1717-1728. DOI: 10.1007/s10064-017-1043-2
[11] Elkatatny, S., Tariq, Z., Mahmoud, M., Abdulraheem, A., & Mohamed, I. (2019). An integrated approach for estimating static Young’s modulus using artificial intelligence tools. Neural Computing and Applications31, 4123-4135. DOI: 10.1007/s00521-018-3344-1
[12] Tariq, Z., Mahmoud, M., & Abdulraheem, A. (2019). Core log integration: a hybrid intelligent data-driven solution to improve elastic parameter prediction. Neural Computing and Applications31, 8561-8581. DOI: 10.1007/s00521-019-04101-3
[13] Mahmoud, A. A., Elkatatny, S., Ali, A., & Moussa, T. (2019). Estimation of static young’s modulus for sandstone formation using artificial neural networks. Energies12(11), 2125. DOI: 10.3390/en12112125
[14] Ahmed, A., Elkatatny, S., & Alsaihati, A. (2021). Applications of artificial intelligence for static Poisson’s ratio prediction while drilling. Computational Intelligence and Neuroscience2021. DOI: 10.1155/2021/9956128.
[15] Mahmoud, A. A., Elkatatny, S., Ali, A., & Moussa, T. (2022, March). A Self-Adaptive Artificial Neural Network Technique to Estimate Static Young's Modulus Based on Well Logs. In SPE EOR Conference at Oil and Gas West Asia (p. D011S007R003). SPE. DOI: 10.2118/200139-MS.
[16] Aghakhani Emamqeysi, M. R., Fatehi Marji, M., Hashemizadeh, A., Abdollahipour, A., & Sanei, M. (2023). Prediction of elastic parameters in gas reservoirs using ensemble approach. Environmental Earth Sciences, 82(11), 269. DOI: 10.1007/s12665-023-10958-4
[17] Sanei, M., Ramezanzadeh, A., & Delavar, M. R. (2023). Applied machine learning-based models for predicting the geomechanical parameters using logging data. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 1-23. DOI: 10.1007/s13202-023-01687-2.
[18] Delavar, M. R., Ramezanzadeh, A., Gholami, R., & Sanei, M. (2023). Optimization of drilling parameters using combined multi-objective method and presenting a practical factor. In Computers & Geosciences (Vol. 175, p. 105359). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2023.105359.
[19] Sanei, M., Ramezanzadeh, A. & Asgari, A. Applied machine learning-based models for determining the magnitude of pore pressure and minimum horizontal stress. Arab J Geosci 17, 210 (2024). https://doi.org/10.1007/s12517-024-11997-2.
[20] Sanei, M., Ramezanzadeh, A. & Delavar, M.R. Applied machine learning-based models for predicting the geomechanical parameters using logging data. J Petrol Explor Prod Technol 13, 2363–2385 (2023). https://doi.org/10.1007/s13202-023-01687-2.
[21] Rahimpour Bonab, Hossein, Salmani, Aisha, Ranjbaran, Mohsen, and Al-Ali, Seyed Mohsen. (2018). Effects of sedimentary environment and diagenetic processes on reservoir quality of Asmari Formation in Qaleh-e-Nar field, Dezful depression. Applied Sedimentology, 6(11), 15-34. SID. https://sid.ir/paper/260582/fa.
[22] Brocher, T. M. (2005). Empirical relations between elastic wave speeds and density in the Earth's crust. Bulletin of the seismological Society of America95(6), 2081-2092. DOI: 10.1785/0120050077.
[23] Castagna, J. P., Batzle, M. L., Kan, T. K., & Backus, M. M. (1993). Rock physics—The link between rock properties and AVO response. Offset-dependent reflectivity—Theory and practice of AVO analysis: SEG8, 135-171.
[24] Khandelwal, M., & Monjezi, M. (2013). Prediction of backbreak in open-pit blasting operations using the machine learning method. Rock mechanics and rock engineering46, 389-396. DOI: 10.1007/s00603-012-0269-3.
[25] Jahed Armaghani, D., Hajihassani, M., Sohaei, H., Tonnizam Mohamad, E., Marto, A., Motaghedi, H., & Moghaddam, M. R. (2015). Neuro-fuzzy technique to predict air-overpressure induced by blasting. Arabian Journal of Geosciences8, 10937-10950. DOI: 10.1007/s12517-015-1984-3.
[26] Kalkan, E., Akbulut, S., Tortum, A., & Celik, S. (2009). Prediction of the unconfined compressive strength of compacted granular soils by using inference systems. Environmental geology58, 1429-1440. DOI: 10.1007/s00254-008-1645-x.
[27] Adhikary, B. B., & Mutsuyoshi, H. (2006). Prediction of shear strength of steel fiber RC beams using neural networks. Construction and Building Materials20(9), 801-811. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2005.01.047.
[28] Mukherjee, A., & Biswas, S. N. (1997). Artificial neural networks in prediction of mechanical behavior of concrete at high temperature. Nuclear engineering and design178(1), 1-11. DOI: 10.1016/S0029-5493(97)00152-0