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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
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METHODOLOGY TO DESIGN OF SYNTHETIC SONIC LOG (SSL) USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. COLORADO FIELD APPLICATION

Keywords: propiedades petrofísicas , registros sónicos , redes neuronales , potencial espontáneo , porosidad , permeabilidad , saturación , petrophysical properties , sonic logs , neural networks , spontaneous potential , porosity , permeability , saturation

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Abstract:

A method that allows the creation of the Synthetic Sonic Log (SSL) was developed from the Spontaneous Potential (SP) logs, the resistivity logs of the flushed zone (SN), and the resistivity zone of the uninvaded zone (ILD), using Artificial Neural Networks (ANN). The SSL was obtained with the created tool called Generation of Synthetic Sonic Logs (GSSL). The results obtained are presented hereinafter: in the Colorado 70 well, 90% of the generated SSL data present errors of less than 10%; in the Colorado 72 well; 53% of the SSL data obtained with the tool are below 5% error, in the Colorado 75 well, 80% of the SSL data present errors of less than 10%, and finally, the SSL generated for the Colorado 38 well follows the behavior of the original Sonic Logs of the well in an accurate manner. From the foregoing we conclude that the quality of the created tool is good and that the deviations are minimal in the times of transit of synthetic sonic profile. Se desarrolló una metodología que permite crear el Registro Sónico Sintético (RSS) a partir del registro de potencial espontáneo (SP), del registro de resistividad de la zona lavada (SN) y del registro de resistividad de la zona virgen (ILD), utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA). El RSS se obtuvo con la herramienta creada llamada Generación del Registro Sónico Sintético (GERSS). Los resultados que se obtuvieron se presentan a continuación: en el pozo Colorado 70 el 90% de los datos del RSS generado presentan errores menores del 10%; en el pozo Colorado 72 el 53% de los datos del RSS obtenidos con la herramienta están por debajo del 5% de error; en el pozo Colorado 75 el 80% de los datos del RSSS presentan errores menores del 10% y finalmente, el RSS generado para el pozo Colorado 38 sigue el comportamiento del Registro Sónico original del pozo de manera acertada. Visto lo anterior se concluye que la calidad de la herramienta creada es buena y que las desviaciones son mínimas en los tiempos de tránsito del perfil sónico sintético.

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