تقدير قيم المسامية في حقل أبو رباح باستخدام الشبكات العصبونية الاصطناعية

الملخص

اكتسبت تقنيات الذكاء الاصطناعي وخاصة الشبكات العصبونية في السنوات الأخيرة أهمية كبيرة في حل المسائل اللاخطية المعقدة. النفاذية والمسامية والإشباع المائي هي بارامترات أساسية في الأنظمة الخزنية، والتي تقسم نموذجياً إلى سعات غير منتظمة وبطريقة لا خطية.

في هذا السياق، فإنه يمكن التنبؤ بالمسامية من البيانات البئرية باستخدام الشبكات العصبونية وتقنيات أخرى معتمدة على الحاسوب مناسب جداً.

 تهدف الدراسة الحالية إلى التنبؤ بقيم المسامية الفعالة من المعطيات الرقمية للقياسات الجيوفيزيائية البئرية والقياسات المخبرية المنفذة على اللباب الصخري في حقل أبو رباح، باستخدام الشبكة العصبونية الاصطناعية، حيث استخدمت القياسات الجيوفيزيائية البئرية التالية كمدخلات للشبكة العصبونية الاصطناعية للتنبؤ بقيم المسامية (تسجيل أشعة غاما الطبيعي GR، وتسجيل قياس المقاومية العميقة Rt ، وتسجيل قياس الكثافة الصخري RHOB، وتسجيل قياس المسامية النترونية NPHI، وتسجيل قياس أزمنة الارتحال الصوتية DT)، كما استخدمت قياسات المسامية المنفذة على اللباب الصخري كهدف لاختبار صحة التنبأ بالمعطيات، فتم اختبار دقة منهجية الشبكة العصبونية ANN في إيجاد قيم المسامية الفعالة، فكانت بدقة وسطية أعلى من 98%، ويعكس هذا التوافق الممتاز للبيانات الأساسية مع دقة القيم المتنبأ بها من خلال الدراسة، قدرة هذه التقنية على التنبؤ بالخواص الخزنية، مما يجعلها طريقة سريعة ودقيقة، وإحدى التقنيات الهامة في التقييم الخزني.