Hybrid method of genetic algorithm and artificial neural network for PEF and CGR logs prediction in one of fracture reservoir in south iran
محل انتشار: چهاردهمین همایش بین المللی نفت، گاز و پتروشیمی
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,587
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IOGPC17_067
تاریخ نمایه سازی: 3 آبان 1389
چکیده مقاله:
WELL logging has been in use for almost one centuray as an essential tool for determinatio of potential production in hydrocarbon reservoirs. Sometimes because of the lack or badness of data of logging tools for example in old wells some logs have not been run, or because of the failure of logging tool or bad hole conditions or loss of data due to inappropriate storage data have not the desired quality to evaluate the petrophysical properties it seems to be necessary to seek a way to botain a valid approximation of data. despite of the wide range of applications and flexibility of artificial neural networks ANNs, there is still no general framework or procedure through which the appofpiate network for a specific task can be designed . design and structural optimization of neural networks is still strongly dependent upon the designers experience. this is an obvious barrier to the wider applications of neural network. to mitigate this problem a new method for the auto -design of neural networks was used based on genetic algorithm GA.
کلیدواژه ها:
artificial intelligence ، artificial neural network ، genetic algorithm ، neuron ، computed gamma ray log ، photoelectric factor log
نویسندگان
mohammad omidiyan
department of chemical engineering
amir sarafi
department of chemical engineering
mahin shafiee
department of chemical engineering
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :