Ứng dụng mạng neuron nhân tạo (ANN) trong dự báo độ rỗng

Nghiên cứu giới thiệu phương pháp dự báo độ rỗng bằng phương pháp truyền thống và sử dụng mạng neuron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN).

Phương pháp nội suy truyền thống Kriging sẽ được áp dụng để tìm ra mối quan hệ trong không gian của thông số độ rỗng thông qua các mô hình 2D. Nghiên cứu cũng ứng dụng công cụ“nnstart” của phần mềm Matlab thông qua các lý thuyết về ANN và áp dụng vào việc dự báo độ rỗng cho giếng nghiên cứu.

Kết quả cho thấy phương pháp sử dụng ANN đã giúp tối ưu công tác dự báo độ rỗng cho một giếng khoan từ tài liệu địa cơ học cho trước.

Related News

Nghiên cứu, hoàn thiện hệ hóa phẩm xử lý nhiễm bẩn vô cơ vùng cận đáy giếng trong vỉa cát kết nhằm nâng cao hiệu quả khai thác dầu

Nghiên cứu, xây dựng phát triển các mô hình phân chia sản phẩm tại các mỏ kết nối của Vietsovpetro

Thiết kế và chế tạo thiết bị phát hiện các vị trí tập trung ứng suất trên vật liệu sắt từ dựa trên nguyên lý từ trường villari

Nghiên cứu chế tạo và đánh giá tính chất hệ hóa phẩm khử nhũ phù hợp với dầu khai thác trên thềm lục địa Việt Nam ở quy mô phòng thí nghiệm

Ứng dụng công nghệ “giỏ xi măng” ngăn cách nước nhằm cải thiện hiệu quả khai thác dầu tại đối tượng móng nứt nẻ mỏ Nam Rồng - Đồi Mồi

Chuyển đổi số các hoạt động khâu sau trong công nghiệp dầu khí

Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực dầu khí và khả năng ứng dụng tại Việt Nam

Thực tiễn triển khai nền tảng số hóa tập trung tại mỏ Hải Thạch - Mộc Tinh