KFUPM ePrints

An Artificial Intelligence Approach in Predicting Water Saturation in Carbonate Reservoirs

l An Artificial Intelligence Approach in Predicting Water Saturation in Carbonate Reservoirs. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF - Published Version
Restricted to Abstract Only until 23 March 2016.

4Mb

Arabic Abstract

خلاصة الرساله وائل عتيق الحربي اسم الطالب: عنوان الدراسة: استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بتشبع الماء في المكامن الكربونيه حقل التخصص: هندسة البترول تاريخ الدرجة العلمية: نوفمبر 2014 تحديد حساب تشبع الماء يعتبر بتروفيزيائيا الأكثر تحديا. أيضا، تحديد تشبع الماء مهم جدا لأنه مطلوب كمدخل لحساب كميات النفط والغاز. هناك عدة طرق لحساب تشبع المياه على سبيل المثال، وذلك باستخدام المعادلة التجريبية مثل معادلة ارتشي، وكذلك باستخدام ضغط الشعريات في المختبر أو باستخدام العيانات لتحديد تشبع المياه.ويعتبر قياس تشبع المياه باستخدام العيانات إذا ما تم تناوله بشكل صحيح متفوقة على غيرها من التقنيات فوق منطقة انتقالية النفط أو الغاز. نظام المسام في المكامن الكربونيه معقد جدا نظرا لوجود نظام مسامي ثانوي متغير بدرجة كبيرة. هذا جعل اكتساب وتحليل وتوصيف مجموعة البيانات البتروفيزيائية المكامن الكربونيه هو التحدي الاكبر هناك العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي ولكن نحن في هذه الدراسه سوف نركز على التقنيات التي اظهرت نتائج ممتازه في صناعة النفط والغاز . جميع النماذج المستخدمه سوف تخضع الى عمليات تطوير لتحديد افضل نموذج. بيانات ابار وعيانات مكامن من بئرين كربونيين سوف تستخدم في هذه الدراسه. عمليات حسابيه تحليليه سوف تجرى على جميع النماذج المستخدمه للمقارنه. النموذج الحاصل على اعلى معدل ارتباط سوف يرشح للاستخام في صناعة النفط والغاز

English Abstract

Thesis Abstract Student Name: Waeil Ateeq Al-Harbi Title of Study: An Artificial Intelligence Approach in Predicting Water Saturation Major Field: Petroleum Engineering Date of Degree: November 2014 Determination of water saturation is one of the most challenging petrophysical calculations. Water saturation is very important because it is required as an input to calculate hydrocarbon volumes in a reservoir. There are several approaches to calculate water saturation, for example, using empirical equation such as Archie’s equation, using laboratory capillary pressure or using core plug directly. Water saturation measured using core data if properly handled and preserved is superior to the other techniques. Carbonate rocks have a very complex pore system because of the co-existence of interparticle porosity and highly variable secondary system of dissolution voids. This make the acquisition and analysis of petrophysical data and the characterization of carbonate rocks a big challenge. In this study we have used four AI techniques to develop a model to predict water saturation in carbonate oil reservoir using well logs and core data. We are focusing on those AI techniques that have shown excellent results for similar problems in the oil and gas industry. All developed models are optimized to determine the best architecture based on the parametric analysis and input data sensitivity. The well log data and the core data obtained from two carbonate wells is used as the input for developing the model. Different statistical analyses are carried out on the developed models for comparison purposes. The model with the maximum correlation coefficient and the minimum error is recommended for the practical applications in the industry.



Item Type:Thesis (Masters)
Subjects:Systems
Earth Sciences
Petroleum
Divisions:College Of Engineering Sciences > Petroleum Engineering Dept
Committee Advisor: Abdulraheem , Abdulazeez
Committee Members: Hossain , Enamul and Gabor , Korvin
ID Code:139499
Deposited By:AL-HARBI WAIEL ATEEQ (g200602340)
Deposited On:20 Apr 2015 15:10
Last Modified:20 Apr 2015 15:10

Repository Staff Only: item control page