نوع مقاله: مقاله پژوهشی
نویسندگان
گروه زمینشناسی، دانشکده علوم، دانشگاه فردوسی مشهد، ایران
چکیده
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله [English]
نویسندگان [English]
Total organic carbon (TOC) is one of the important parameters in source-rock geochemical studies. This important parameter is measured by Rock-Evel pyrolysis. This method is more accurate, but it requires high cost and time. This research has proposed a modern hybrid model for the estimation of TOC. PSO-BP hybrid model is an evaluated algorithm by combining particle swarm optimization (PSO) with back propagation (BP) algorithms. The algorithm with high correlation finds the relation between 4 petrophysical logs (GR, CNL, LLD, and DT) with amount of TOC. In this case study, source rock samples from Pabdeh, Gourpi and Kajdomi formations in the Ahwaz oilfield are interested. Results show that there is high correlation between estimated TOC by PSO-BP model and measured TOC by Rock-Eval pyrolysis. The correlation of the results with previously studies demonstrates that PSO-BP model is more applicable than the individual algorithms or recently similar combined models in the Ahwaz oilfield.
کلیدواژهها [English]
[1]. Bordenave M. L., “Applied petroleum geochemistry,” Paris: Editions technip, pp. 524, 1993.##
[2]. Waples D. W., “Geochemistry in petroleum exploration,” International Human Resources Development Corporation, Boston, pp. 215, 1985.##
[3]. Ashena R. and Moghadasi J., “Bottom hole pressure estimation using evolved neural networks by real coded ant colony optimization and genetic algorithm,” Journal of Petroleum Science and Engineering, Vol. 77, pp. 375-385, 2011.##
[4]. Tabatabaei S. M. E., Kadkhodaie-Ilkhchi A., Hosseini Z. and Asghari Moghaddam A., “A hybrid stochastic-gradient optimization to estimating total organic carbon from petrophysical data: A case study from the Ahwaz oilfield, SW Iran,” Journal of Petroleum Science and Engineering, Vol. 127, pp. 35-43, 2015.##
[5]. Ali Ahmadi M., Zendehboudi S., Lohi A., Elkamel A. and Chatzis I., “Reservoir permeability prediction by neural networks combined with hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization,” Geophysical Prospecting, Vol. 61, No. 3, pp. 582-598, 2013.##
[6]. Irani R., Shahbazian M. and Nasimi R., “Permeability estimation of a reservoir based on neural networks coupled with genetic algorithms,” Petroleum Science and Technology, Vol. 29, No. 20, pp. 2132-2141, 2011.##
[8]. حسینی ز.، کدخدائی ع. و اصغری مقدم ا.، "شبیهسازی نگار ژئوشیمیایی با به کارگیری الگوریتم CACS مبتنی بر آنالیز خوشهبندی،" پژوهش نفت، شماره 82، صفحات 156-168، 1394.##
[9]. حسینی ز.، کدخدائی ع. و طباطبائی م. ا.، "بهکارگیری مدل ترکیبی GA-BP جهت برآورد مقدار کل کربن آلی (TOC) از دادههای پتروفیزیکی،" مجله زمینشناسی کاربردی پیشرفته، شماره 15، صفحات 40-50، 1394.##
[14]. عبدیزاده ه.، کدخدائی ع.، شایسته م. و حیدریفرد م. ح.، "تعیین کل کربن آلی (TOC) و رخسارههای آلی از دادههای چاهپیمایی به کمک معادلات هوشمندانه مشتق شده و آنالیز خوشهای: مطالعه موردی از میدان نفتی اهواز، جنوبغرب ایران،" پژوهش نفت، دوره 25، شماره 84، صفحات 161-172، 1394.##
[20]. عبدیزاده ه.، کدخدائی ع. و شایسته م.، "ساخت نگار کل کربن آلی (TOC) از دادههای چاهپیمایی به کمک تکنیک الگوریتم ژنتیک در میدان نفتی اهواز،" پژوهشهای چینهنگاری و رسوبشناسی، جلد 28، شماره 4، صفحات 95-110، 1391.##
[21]. علیزاده ب.، معروفی خ. و حیدریفرد م. ح.، "اعتبارسنجی و مقایسه دو روش شبکه عصبی مصنوعی و ∆LogR در ارزیابی محتوای ماده آلی سنگهای منشأ: مطالعه موردی از سازند پابده میدان نفتی مارون،" پژوهشهای چینهنگاری و رسوبشناسی، جلد 28، شماره 3، صفحات 1-18، 1391.
[23]. قلیپور س.، کدخدائی ع. و کمالی م. ر.، "تخمین نگار کربن آلی کل با استفاده از دادههای ژئوشیمیایی و پتروفیزیکی توسط شبکه عصبی مصنوعی در میدان نفتی آزادگان،" پژوهش نفت، دوره 25، جلد 85، شماره 2، صفحات 100-110، 1394.
[24]. امیری بختیار ح.، تلما درهای ع.، شایسته م.، حیدری فرد م.ح. و طالبی ح.، "تخمین میزان مواد آلی (TOC) و بررسی نفتزایی سازند پابده در میادین نفتی اهواز و مارون: با استفاده از روش "∆ log R"،" پژوهش نفت، دوره 21، شماره 68، صفحات 81-71، 1390.