Nghiên cứu cải thiện kỹ thuật mô hình vỉa nứt nẻ liên tục CFM áp dụng cho mỏ của Việt Nam

Nghiên cứu cải thiện kỹ thuật mô hình vỉa nứt nẻ liên tục CFM áp dụng cho mỏ của Việt Nam Nghiên cứu cải thiện kỹ thuật mô hình vỉa nứt nẻ liên tục CFM áp dụng cho mỏ của Việt Nam Nghiên cứu cải thiện kỹ thuật mô hình vỉa nứt nẻ liên tục CFM áp dụng cho mỏ của Việt Nam luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp

Nghiên cứu, cải thiện kỹ thuật mơ hình vỉa nứt nẻ liên tục (CFM), áp dụng cho mỏ Việt Nam Thang Văn Đạt Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS Cơ học kỹ thuật; Mã số: 60 52 01 01 Người hướng dẫn: PGS.TS Đặng Thế Ba Năm bảo vệ: 2014 Abstract Luận văn trình bày nghiên cứu cứu kỹ thuật mơ hình nứt nẻ liên tục – CFM xây dựng đặc trưng nứt nẻ vỉa nứt nẻ tự nhiên, công cụ sử dụng kỹ thuật này, phương pháp học máy mạng thần kinh nhân tạo lớp truyền thẳng, thuật toán xếp hạng dựa đường cong fuzzy trung bình (mean fuzzy curve) Dựa kết lý thuyết nghiên cứu được, tiến hành xây dựng chương trình máy tính ngơn ngữ lập trình Fortran đánh giá chất lượng kết chương trình so sánh với phần mềm thương mại Petrel Kết đánh giá bước đầu, dựa ví dụ thử nghiệm chương trình máy tính cho kết tốt phù hợp so với phần mềm Petrel, từ đó, tiến đầu đánh giá ảnh hưởng thông số khoảng cách tới đứt gãy thông số độ rỗng độ thấm mỏ Bạch Hổ, với liệu tại, kết cho thấy thông số độ rỗng tương quan với độ thấm nhiều thông số khoảng cách tới đứt gãy Keywords Cơ học cơng trình; Cơ học kỹ thuật; Mỏ; Mơ hình vỉa nứt nẻ liên tục Content - Chương 1: Trình bày lý thuyết kỹ thuật mơ hình vỉa nứt nẻ liên tục (CFM) Chương cung cấp nhìn tổng quát CFM - Chương 2: Trình bày sâu cơng cụ trí tuệ nhân tạo dùng CFM, bao gồm mạng thần kinh nhân tạo thuật toán xếp hạng thông số đầu vào, dựa mức độ tương quan chúng với thông số đầu mơ hình - Chương 3: Trình bày module chương trình chương trình máy tính sơ đồ khối mơ tả khái qt hoạt động chúng - Chương 4: Trình bày số thử nghiệm chương trình máy tính thơng qua liệu có từ hai mỏ dầu cơng nghiệp, mỏ Bạch Hổ Việt Nam mỏ Teapot Dome Hoa Kỳ So sánh số kết hai chương trình máy tính tự viết phần mềm thương mại Petrel - Chương 5: Kết luận, tổng kết kết đạt luận văn hướng phát triển nghiên cứu - Phần phụ lục mã nguồn chương trình References Abdelkader Kouider El Ouahed, Djebbar Tiab, Amine Mazouzi (2005), Application of artificial intelligence to characterize naturally fractured zones in Hassi Messaoud Oil Field, Algeria, Petroleium Science & Engineering, SPE 84870 Andrzej Piegat (2001), Fuzzy Modeling and Control, ISSN 1434-9922, ISBN 978-37908-2486-5, DOI 10.1007/978-3-7908-1824-6 M C Cacas, J M Daniel and J Letouzey, Nested geological modelling of naturally fractured reservoirs, Petroleum Geoscience, Vol 2001, pp s43-s52 Cetin Ozgen, SPE, Nitec LLC, Tuba Firincioglu (2003), Fracture Characterization for Integrated Studies: A new approach and its applications, SPE 84413 Đỗ Cảnh Dương (2004), Giáo Trình Địa Chất Các Mỏ Than Khí Đốt, Nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật Hà Nội D.E Goldberg (1989), Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley, Reading, MA A Ouenes (2000), Practical application of fuzzy logic and neural networks to fractured reservoir characterization, Computers & Geosciences 26, pp953962 Ouenes (2008), Seismically Driven Characterization, Simulation and Underbalanced Drilling of Multiple Horizontal Boreholes in a Tight Fractured Quartzite Reservoir: Application to Sabria Field, Tunisia, SPE North Africa Technical Conference and Exhibition held in Marrakech Moroco, SPE 112853 Ouenes (2010), Maping Natural Fractures Using 3D Seismic and Well Data: Application to a Shale Play, Prism Seismic Creties Jenkins, Ahmed Ouenes, Abdel Zellou, and Jeff Wingard, (2009), Quantifying and predicting naturally fractured reservoir behavior with continuous fracture models, AAPG Bulletin, v 93, no 11, pp 1597–1608, DOI: 10.1306/07130909016 10 Fahlman Scoot E (1988), An Empirical Study of Learning Speed, Carnegie Mellon University, Computer Science Department, CMU-CS-88-162 11 Scoot E Fahlman and Christian Lebiere (1991), The Cascade-Correlation Learning Architecture, National Science Foundation, CMU-CS-91-100 12 Fox J.E., Dolton, G.L., and Clayton, J.L (1991), Powder River Basin, Geological Society of America, P-2, P 373-390 13 J Hertz, A Krogh, and R.G Palmer (1991), Introduction to the Theory of Neural Computation, New York: Addison-Wesley 14 Steve Lawrence and C Lee Giles (2000), Overfitting and Neural Networks: Conjugate Gradient and Backpropagation, International Joint conference on Neural Networks, Como, Italy, July 24–27, 114–119, 2000 15 Mcculloch W.S and Pitts, W A (1943), Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity, Bull Mathematical Biophisics 5, pp 115 16 NAM H TRAN *, KAREN VALENCIA, KIEN TRAN AND SHEIK S RAHMAN (2006), Hybrid Modelling using Neuro Fractal for Fractured Reservoirs, Proceedings of the 5th WSEAS International Conference on Applied Computer Science, Hangzhou, China, April 16-18, 2006 (pp826-831) 17 Nguyễn Cát Hồ, Nguyễn Công Hào (2009), Logic Mờ Ứng Dụng 18 O.Pinous Abdel M Zellou, Gry Robinson, Ted Royer (2007), Continuous Fracture Modeling of a Carbonate Reservoir in West Siberia Society of Petroleum Engineers, SPE 103284 19 P.M WONG and S.BOERNER (2003), Ranking Geological Drivers for Mapping Fracture Intensity at the Pinedale Anticline, EAGE 65th Conference & Exhibition – Stavanger, Norway 20 Robert Fuller (1995), Neural Fuzzy systems, Abo Akademi University, ISBN 951650-624-0, ISSN 0358-5654 21 Rojas Raúl (1993), Second Order Backpropagation Efficient Computation of the Hessian Matrix for Neural Networks, Freie Universitat Berlin, TR 93-057 22 Rojas Raúl (2010), Neural Networks A Systematic Introduction, Springer-Verlag 23 Schlumberger (2010), Fracture Modeling, Schlumberger 24 Shahab Mohaghegh (2000), Virtual-Intelligence Applications in Petroleum Engineering: Part 1—Artificial Neural Networks, SPE 58046 25 W Schiffman M Joost, R Werner (1994), Ooptimization of the Backpropagation Algorithm for Training Multilayer Perceptrons, ESANN 26 Wilde Ivan F, Neural Networks, King's College 27 Yinghua Lin, George A Cunningham (1994), A Fuzzy Approach to Input Variable Identification, IEEE 28 Yinghua Lin, George A Cunningham, (1995), A New Approach to Fuzzy-Neural System Modeling, IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS, VOL 3, NO 2, MAY 1995 29 Yinghua Lin, George A Cunningham, (1996), Input variable identification – Fuzzy curves and fuzzy surfaces, Fuzzy Sets and System 82, pp 65-71 30 Yinghua Lin, George A Cunningham, (1998), Nonliear System Input Structure Identification: Two Stage Fuzzy Curves and Surfaces, Fuzzy Sets and System 82, pp 65-71  ... máy tính sơ đồ khối mô tả khái quát hoạt động chúng - Chương 4: Trình bày số thử nghiệm chương trình máy tính thơng qua liệu có từ hai mỏ dầu cơng nghiệp, mỏ Bạch Hổ Việt Nam mỏ Teapot Dome Hoa... and its applications, SPE 84413 Đỗ Cảnh Dương (2004), Giáo Trình Địa Chất Các Mỏ Than Khí Đốt, Nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật Hà Nội D.E Goldberg (1989), Genetic Algorithm in Search, Optimization and... phần mềm thương mại Petrel - Chương 5: Kết luận, tổng kết kết đạt luận văn hướng phát triển nghiên cứu - Phần phụ lục mã nguồn chương trình References Abdelkader Kouider El Ouahed, Djebbar Tiab,