Estimation of Permeability From Wireline Logs in a Middle Eastern Carbonate Reservoir Using Fuzzy Logic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Permeability is one of the most difficult properties to predict, especially in carbonate reservoirs. The most reliable data of permeability, obtained from laboratory measurements on cores, do not provide a continuous profile along the depth of the formation. This paper presents the use of fuzzy logic modeling to estimate permeability from wireline log data in a Middle Eastern carbonate reservoir. In this study, correlation coefficients are used as criteria for checking whether a given wireline log is suitable as an input for fuzzy logic modeling. The coefficients are enhanced if they are evaluated with respect to the logarithm of core-based permeability values of the given well. After training the fuzzy model on a layer in a given well, permeability predictions were made for other layers in the same well. These predictions were in excellent agreement with permeability values obtained from cores. It was also observed that Subtractive Clustering technique gives better predictions of permeability when compared with Grid Partitioning technique. A parametric study was also conducted to see the effect of type and number of membership functions, combination of log input parameters, and data size on predictions of permeability. The possibility of training the fuzzy program on one well and testing it for other wells in the same formation is also explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».