مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۹ انگلیسی

Estimation of parameters of dual porosity reservoirs from well testing signals using adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS)

Estimation of parameters of dual porosity reservoirs from well testing signals using adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS)

چکیده مقاله

Dual porosity system refers to those porous media composed of two different structures i e fracture and matrix These porous media is characterized by two special parametersnamely interporosity flow coefficient λ , and storativity ratio ω Determination of these parameters is required for understanding of current and future performance of naturallyfractured reservoirs Pressure transient signals well testing is a reliable tool for determination of parameters of dual porosity reservoirs Indeed, it’s possible to estimate these parameters from pressure derivative PD graphs using an appropriate intelligent technique In this study adaptive neuro fuzzy inference systems ANFIS is used for estimation of λ and ω from PD graphs Required pressure transient signals for dual porosity reservoirs have been generated using commercial PanSystem software, and then converted to the PD graphs Theobtained PD graphs were entered to the ANFIS model by 26 successive points It should be noted that an appropriate optimization algorithm and number of cluster are determinedby a trial and error procedure Using this procedure, the ANFIS model with 9 and 10 clusters are found as the best model for prediction of storativity ratio and interporosity flow coefficient, respectively Moreover, the hybrid optimization algorithm shows better performance during training of these ANFIS models The proposed ANFIS models determined ω and λ of 312 PD signals with the average absolute relative deviation AARD% of 14 69 and 36 28, respectively

کلیدواژه‌ها

interporosity flow coefficient storativity ratio ANFIS Dual porosity Pressure derivative

نویسندگان

تصویر Farhad Iraji

Farhad Iraji

Chemical & Petroleum Engineering Department Sharif University of Technology Tehran, Iran

شیوه ارجاع

Moghimihanjani, Mehrafarin and Iraji, Farhad,1399,Estimation of parameters of dual porosity reservoirs from well testing signals using adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS),6th International Conference on Innovation and Research in Engineering Sciences

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات ششمین کنفرانس بین المللی نوآوری و تحقیق در علوم مهندسی مجموعه مقالات ششمین کنفرانس بین المللی نوآوری و تحقیق در علوم مهندسی10 تیر 1399
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۹ ۲,۳۲۰ مشاهده

مروری بر استفاده از نانوذرات طلا به عنوان مواد کنتراست در سی تی اسکن

سی تی اسکن یکی از مدالیته های پر طرفدار تشخیصی می باشد که به منظور دستیابی به اطلاعات دقیق تر از بافت ها…

سایز نانوذرات طلابهبود کنتراست سی تی اسکنمواد کنتراست در سی تی اسکن
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۹ ۱,۹۱۷ مشاهده

مهندسی واکنش های پلیمر: پلیمریزاسیون و انواع روش های آن

زمانی که تعداد بسیار زیادی مولکول مونومر به یکدیگر متصل شوند، فرآورده خاص، پلیمر نام دارد و به این فرآین…

پلیمریزاسیونپلیمریزاسیون رادیکالیپلیمریزاسیون با روش رشد زنجیری
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۹ ۱,۵۴۹ مشاهده

مروری بر روش های پیش بینی عملکرد دانشجویان با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین

آموزش یک حق اساسی انسانی است که باید در آن موارد مختلف با کیفیت برابر و دسترسی جهانی وجود داشته باشد برا…

پیش بینیدرخت تصمیمعملکرد
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۹ ۱,۵۳۶ مشاهده

مقاله طبقه بندی زیست اقلیمی شهر رشت با استفاده از معادلات آماری هواشناختی و تعیین محدوده آسایش حرارتی با شاخص گیونی و ماهونی

امروزه یکی از بزرگ ترین و مهم ترین دغدغه های پژوهشگران و طراحان، مسائل مربوط به محیط زیست در سطح جهانی…

آسایش حرارتیشاخص گیونیشاخص ماهانی
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۹ ۱,۴۱۵ مشاهده

بررسی روش های شیمیایی تصفیه پساب های صنعتی و مشکلات پیش رو

جمعیت جهان در حال افزایش و منابع آب آشامیدنی رو به کاهش است؛ بنابراین ممکن است جهان در آینده با مشکل کمب…

تصفیه آبپسابفاضلاب
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۹ ۱,۲۷۴ مشاهده

تاثیر تشکیل امولسیون در تولید از مخازن نفتی

امروزه یکی از اولویت های مهم صنعت نفت، ازدیاد برداشت نفت است از روش های نوین برای افزایش تولید نفت از مخ…

ازدیاد برداشت نفتامولسیونامولسیون زدایی