XÁC ĐỊNH ĐỘ RỖNG VÀ ĐỘ THẤM THÀNH HỆ TỪ TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ GIẾNG KHOAN SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO

Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA KỸ THUẬT ĐỊA CHẤT VÀ DẦU KHÍ BỘ MƠN KHOAN VÀ KHAI THÁC DẦU KHÍ -o0o - LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP XÁC ĐỊNH ĐỘ RỖNG VÀ ĐỘ THẤM THÀNH HỆ TỪ TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ GIẾNG KHOAN SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ESTIMATION OF FORMATION POROSITY AND PERMEABILITY FROM WELL LOG DATA USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SVTH: PHẠM ĐÌNH VÕ MSSV: 1414720 GVHD: TS PHẠM SƠN TÙNG TP Hồ Chí Minh, Tháng 06 Năm 2018 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập – Tự – Hạnh phúc Số: …… /ĐHBK-ĐT NHIỆM VỤ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP KHOA : KỸ THUẬT ĐỊA CHẤT & DẦU KHÍ HỌ VÀ TÊN : PHẠM ĐÌNH VÕ NGÀNH : KHOAN – KHAI THÁC DẦU KHÍ MSSV : 1414720 LỚP : DC14KK Đầu đề luận văn: XÁC ĐỊNH ĐỘ RỖNG VÀ ĐỘ THẤM THÀNH HỆ TỪ TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ GIẾNG KHOAN SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ESTIMATION OF FORMATION POROSITY AND PERMEABILITY FROM WELL LOG DATA USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Nhiệm vụ luận văn tốt nghiệp: • Nghiên cứu sở lý thuyết để xác định độ rỗng độ thấm thành hệ từ tài liệu địa vật lý giếng khoan • Nghiên cứu sở lý thuyết sử dụng mạng nơron nhân tạo nhằm xác định độ rỗng độ thấm thành hệ từ tài liệu địa vật lý giếng khoan • Thu thập số liệu đầu vào sử dụng cho luận văn • Xây dựng mạng nơron nhân tạo sử dụng số liệu đầu vào thu thập • Nghiên cứu ảnh hưởng số lượng loại thông số đầu vào kết dự báo độ rỗng độ thấm thành hệ sử dụng mạng nơron nhân tạo • Phân tích nhận xét kết • Kết luận kiến nghị • u cầu khơng có lỗi tả, lỗi trình bày Cách trích dẫn tài liệu tham khảo theo quy định Ngày giao nhiệm vụ luận văn : 13/03/2018 Ngày hoàn thành luận văn : 8/6/2018 Họ tên người hướng dẫn: Phần hướng dẫn: • TS Phạm Sơn Tùng Tồn luận văn Nội dung yêu cầu LVTN thông qua Bộ mơn Khoan – Khai Thác Dầu Khí thuộc Khoa Kỹ Thuật Địa Chất & Dầu Khí Ngày … tháng….năm 2018 CHỦ NHIỆM BỘ MƠN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHÍNH (Ký ghi rõ họ tên) (Ký ghi rõ họ tên) Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN Người duyệt (chấm sơ bộ): Đơn vị: Ngày bảo vệ: Điểm tổng kết: Nơi lưu trữ luận văn : Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian học tập rèn luyện trường đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh thân em tiếp thu hướng dẫn tận tình từ thầy Qua đây, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô trực tiếp giảng dạy khoa Kỹ thuật Địa chất Dầu khí, người thầy người truyền đạt kiến thức mà mai sau hành trang thiếu cho chúng em nên người Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS Phạm Sơn Tùng khơng ngại khó khăn hướng dẫn tận tình góp ý cho em trình thực luận văn tốt nghiệp “XÁC ĐỊNH ĐỘ RỖNG VÀ ĐỘ THẤM THÀNH HỆ TỪ TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ GIẾNG KHOAN SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO” Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy ThS Trương Quốc Thanh nhiệt tình cung cấp số liệu giúp cho luận văn em hoàn thành tốt Bên cạnh nhà trường, gia đình ln chỗ dựa vững cho cố gắng học tập Con xin cảm ơn cha mẹ dạy dỗ, ủng hộ tạo điều kiện để học tập rèn luyện Xin cảm ơn bạn lớp DC14KK đồng hành trình học tập Cuối cùng, cố gắng nhiên luận văn tránh thiếu xót mong thầy bạn góp ý chân thành để nghiên cứu hồn chỉnh thành công trọn vẹn Xin cảm ơn TPHCM, tháng năm 2018 Sinh viên thực PHẠM ĐÌNH VÕ i Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Tóm tắt luận văn TĨM TẮT LUẬN VĂN Hiện nay, nhờ phát triển cơng nghệ khoa học máy tính, đặc biệt lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đóng góp ảnh hưởng lớn đến toàn mặt đời sống đặc biệt ngành cơng nghiệp có ngành cơng nghiệp dầu khí Chính lý đó, luận văn chọn đề tài “XÁC ĐỊNH ĐỘ RỖNG VÀ ĐỘ THẤM THÀNH HỆ TỪ TÀI LIỆU ĐỊA VẬT LÝ GIẾNG KHOAN SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO” để tiến hành nghiên cứu Trong phạm vi luận văn tốt nghiệp, tác giả xin giới thiệu tổng quan lý thuyết phương pháp xác định thông số độ rỗng độ thấm thành hệ quan trọng sử dụng bao gồm phương pháp đo độ thấm độ rỗng từ mẫu lõi, phương pháp xác định độ thấm, độ rỗng từ tài liệu địa vật lý giếng khoan, phương pháp xác định độ thấm từ tương quan độ thấm độ rỗng Bên cạnh đó, tác giả xin trình bày lý thuyết trí tuệ nhân tạo, mạng nơron nhân tạo (ANN), logic mờ hệ thống chuyên gia Đặc biệt, luận văn trọng nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo việc xác định độ rỗng, độ thấm từ tài liệu địa vật lý giếng khoan Cơ sở lý thuyết, bước thực tác giả đề cập luận văn Việc tính tốn thực tay, phần mềm Excel lập trình cơng cụ ANN phần mềm Matlab Thực tế, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo giới lập trình nhà lập trình viên chuyên nghiệp số phần mềm chuyên dụng, tác giả mong áp dụng lý thuyết nghiên cứu vào thực tiễn tốn xác định đặc tính thành hệ để luận văn hoàn thành nhiệm vụ cách tốt Tác giả xin chân thành cảm ơn ii Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Mục lục MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT LUẬN VĂN ii MỤC LỤC iii DANH SÁCH HÌNH ẢNH vii DANH MỤC BẢNG BIỂU xi DANH SÁCH KÝ HIỆU TOÁN HỌC VÀ ĐƠN VỊ xiii MỞ ĐẦU xiv Tính cấp thiết đề tài xiv Mục tiêu nghiên cứu xv Nhiệm vụ luận văn xv Phương pháp nghiên cứu xv Ý nghĩa thực tiễn lý thuyết xvi Cấu trúc luận văn xvii Tổng quan tình tình nghiên cứu xvii CHƯƠNG TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỊA VẬT LÝ GIẾNG KHOAN 1.1 Giới thiệu 1.2 Phương pháp phóng xạ tự nhiên 1.3 Phương pháp mật độ 1.4 Phương pháp nơtron 1.5 Phương pháp nơtron mật độ 1.6 Phương pháp siêu âm 1.7 Kết luận 10 CHƯƠNG NỀN TẢNG LÝ THUYẾT THƠNG SỐ ĐẶC TÍNH THÀNH HỆ 11 2.1 Giới thiệu 11 2.2 Đặc tính hóa thành hệ 11 2.3 Độ rỗng 11 2.4 Độ bão hòa nước 13 2.5 Độ thấm 15 iii Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Mục lục 2.5.1 Khái niệm độ thấm 15 2.5.2 Các phương pháp xác định độ thấm 18 2.6 Điện trở suất nước vỉa 20 2.7 Kết luận 20 CHƯƠNG TÍNH TỐN CÁC THƠNG SỐ ĐẶC TÍNH THÀNH HỆ THEO PHƯƠNG PHÁP TRUYỀN THỐNG 21 3.1 Giới thiệu 21 3.2 Đặc điểm địa chất mỏ X, giếng A B bồn trũng Cửu Long 21 3.2.1 Vị trí lịch sử tìm kiếm thăm dị 21 3.2.2 Đặc điểm địa tầng 22 3.2.3 Tiềm chứa dầu khí 22 3.3 Quy trình tính tốn 23 3.4 Kết tính tốn độ rỗng, độ thấm giếng A 25 3.4.1 Kết tính tốn độ rỗng giếng A theo phương pháp nơtron 25 3.4.2 Kết tính toán độ rỗng giếng A theo phương pháp siêu âm 26 3.4.3 Kết tính tốn độ thấm giếng A theo phương pháp Wyllie & Rose 27 3.4.4 Kết tính tốn độ thấm giếng A theo phương pháp Timur 28 3.5 Kết tính tốn độ thấm từ đồ thị tương quan độ thấm độ rỗng giếng B 29 3.6 Tổng hợp đánh giá kết 31 3.7 Kết luận 32 CHƯƠNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ĐỂ XÁC ĐỊNH ĐỘ RỖNG VÀ ĐỘ THẤM THÀNH HỆ GIẾNG KHOAN A VÀ B 33 4.1 Giới thiệu 33 4.2 Tổng quan trí tuệ nhân tạo ứng dụng 33 4.2.1 Logic mờ 34 4.2.2 Hệ thống chuyên gia 34 4.3 Tổng quan mạng nơron nhân tạo 36 4.3.1 Định nghĩa mạng nơron nhân tạo 36 4.3.2 Cấu tạo nguyên lý hoạt động mạng nơron nhân tạo 36 4.3.3 Hàm hoạt động 42 iv Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Mục lục 4.3.4 Hiện tượng khớp 44 4.4 Quy trình tính tốn 45 4.5 Kết tính tốn độ thấm, độ rỗng giếng A 53 4.5.1 Kết dự báo độ thấm trường hợp 1A 53 4.5.2 Kết dự báo độ thấm trường hợp 2A 56 4.5.3 Kết dự báo độ thấm trường hợp 3A 58 4.5.4 Kết dự báo độ thấm trường hợp 4A 61 4.5.5 Kết dự báo độ rỗng trường hợp 1A 63 4.5.6 Kết dự báo độ rỗng trường hợp 2A 65 4.5.7 Kết dự báo độ rỗng trường hợp 3A 67 4.5.8 Kết dự báo độ rỗng trường hợp 4A 70 4.6 Kết tính tốn độ thấm, độ rỗng giếng B 72 4.6.1 Kết dự báo độ thấm trường hợp 1B 72 4.6.2 Kết dự báo độ thấm trường hợp 2B 74 4.6.3 Kết dự báo độ thấm trường hợp 3B 76 4.6.4 Kết dự báo độ rỗng trường hợp 1B 78 4.6.5 Kết dự báo độ rỗng trường hợp 2B 80 4.6.6 Kết dự báo độ rỗng trường hợp 3B 82 4.7 Tổng hợp đánh giá kết 84 4.7.1 Mạng dự báo độ thấm độ rỗng thành hệ giếng A 84 4.7.2 Mạng dự báo độ thấm độ rỗng thành hệ giếng B 86 4.8 Kết luận 87 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 88 Kết luận 88 1.1 Các phương pháp xác định độ rỗng, độ thấm truyền thống 88 1.2 Phương pháp xác định độ rỗng, độ thấm từ tài liệu địa vật lý giếng khoan sử dụng mạng nơron nhân tạo 88 Kiến nghị 89 CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 91 TÀI LIỆU THAM KHẢO 92 PHỤ LỤC 94 v Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Mục lục Cơ sở liệu 94 Quá trình sử dụng mạng nơron nhân tạo Matlab, công cụ nnstart 98 vi Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Danh sách hình ảnh DANH SÁCH HÌNH ẢNH Hình 1.1 Phương pháp đo log phóng xạ tự nhiên [9] Hình 1.2 Thiết bị đo log mật độ [10] Hình 1.3 Thiết bị đo nơtron Hình 1.4 Biểu đồ xác định độ rỗng đường nơtron thành phần thạch học [8] Hình 1.5 Sơ đồ thiết bị đo siêu âm Hình 1.6 Giá trị đo siêu âm số loại đất đá (𝜇s/ft) 10 Hình 2.1 Minh họa thể tích lỗ rỗng 12 Hình 2.2 Mơ hình dịng chảy thí nghiệm Darcy 17 Hình 2.3 Đồ thị tương quan độ rỗng độ thấm 19 Hình 3.1 Vị trí mỏ X bồn trũng Cửu Long 21 Hình 3.2 So sánh độ rỗng từ phương pháp nơtron độ rỗng từ mẫu lõi giếng A 26 Hình 3.3 So sánh độ rỗng phương pháp siêu âm độ rỗng từ mẫu lõi giếng A 27 Hình 3.4 Độ thấm từ phương pháp Wyllie & Rose độ thấm từ mẫu lõi giếng A 28 Hình 3.5 Độ thấm từ phương pháp Timur độ thấm từ mẫu lõi giếng A 29 Hình 3.6 Đồ thị tương quan độ rỗng độ thấm giếng B 29 Hình 3.7 Đồ thị tương quan độ rỗng độ thấm giếng B sau thiết lập hồi quy 30 Hình 3.8 Độ thấm xác định từ đồ thị tương quan độ rỗng độ thấm với độ thấm từ mẫu lõi 31 Hình 4.1 Dạng hình học fuzzy logic [2] 34 Hình 4.2 Kiến trúc hệ thống chuyên gia thông thường [2] 35 Hình 4.3 Cấu tạo mạng nơron nhân tạo điển hình [1] 38 Hình 4.4 Mơ hình nơron nhân tạo [5] 38 Hình 4.5 Mơ hình tổng qt mạng nơron nhân tạo lớp ẩn [15] 39 Hình 4.6 Đồ thị hàm sigmoid [16] 42 Hình 4.7 Đồ thị hàm tangent sigmoid [16] 43 Hình 4.8 Đồ thị hàm tuyến tính [16] 43 Hình 4.9 Hiện tượng khớp 44 Hình 4.10 Quy trình tính tốn 45 Hình 4.11 Thơng số địa vật lý giếng khoan dùng để luyện mạng giếng A 46 vii Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Kết luận kiến nghị -Đối với giếng khoan B, giá trị điện trở suất đo sâu thêm vào trình xây dựng mạng, thực tế mạng dự báo thành công độ rỗng, độ thấm Điều chứng minh điện trở suất đo sâu thơng số liên quan ứng dụng làm thông số đầu vào nhằm tăng hiệu dự báo -Từ việc thử nghiệm luyện mạng dự báo độ thấm độ rỗng thành hệ giếng A trường hợp 1A, 2A, 3A 4A, tác giả nhận thấy giá trị đọc từ đường log nơtron có ảnh hưởng lớn thông số độ sâu việc dự báo độ rỗng độ thấm thành hệ giếng khoan A phân tích mối quan hệ thông số đầu vào thông số mong muốn Minh chứng cho nhận xét sai số tính tốn giảm rõ rệt thay độ sâu đường log nơtron trình luyện mạng sử dụng mạng để dự báo -Việc thử nghiệm trường hợp giếng B cho thấy, ảnh hưởng giá trị điện trở suất đo sâu độ sâu đến kết dự báo độ thấm thành hệ, nhiên kết dự báo độ rỗng chưa cải thiện thay độ sâu giá trị điện trở suất đo sâu Kiến nghị -Do thời gian điều kiện nghiên cứu có hạn, nguồn số liệu cần thiết cịn hạn chế nên kết dự báo độ thấm, độ rỗng số điểm thành hệ giếng khoan A B Do đó, tính tổng qt cho vỉa chưa thể thực Đồng thời, trường hợp độ bất đồng vỉa cao việc dự đốn gặp khó khăn phức tạp tác giả đề xuất cần kết hợp nhiều thông tin, thuật giải để giải yêu cầu toán -Việc sử dụng ANN để dự báo độ rỗng độ thấm thành hệ độ sâu khác số liệu luyện mạng nên sử dụng log gamma, siêu âm, mật độ, nơtron, điện trở suất đo sâu làm thông số đầu vào xây dựng mạng -Bên cạnh thông số đầu vào đề cập, số đường log khác đo trước khoan giếng log điện trường tự nhiên, điện trở suất đo nông Ảnh hưởng thông số kết dự báo tiến hành nghiên cứu tương lai 89 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Kết luận kiến nghị -Công cụ nnstart phần mềm Matlab cơng cụ hữu ích việc xây dựng sử dụng ANN Tuy nhiên, số lượng biến giá trị đầu vào lên đến hàng ngàn, hiệu tốc độ phần mềm chưa đủ đáp ứng với nhu cầu sử dụng Do đó, tác giả kiến nghị tìm hiểu cơng cụ lập trình phần mềm khác để đáp ứng nhu cầu xử lý nguồn số liệu lớn 90 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Cơng trình liên quan đề tài CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI ❖ Phạm Sơn Tùng, Phạm Đình Võ, “Xác định đặc tính thành hệ từ tài liệu địa vật lý sử dụng mạng nơron nhân tạo”, Tạp chí Xây Dựng, Số 602, p.101-108, 2018 Trong báo mình, tác giả trình bày tổng quan lý thuyết mạng nơron nhân tạo (ANN), định nghĩa nguyên lý hoạt động mạng nơron nhân tạo truyền thẳng Tiếp đến, tác giả xây dựng mạng nơron nhân tạo lớp ẩn nhằm dự báo thơng số đặc tính thành hệ độ thấm độ rỗng giếng X Sự ảnh hưởng số đường log loại đường log vốn thông số đầu vào đến kết dự báo từ ANN tác giả đề cập Mạng nơron nhân tạo công cụ mãnh mẽ trí tuệ nhân tạo góp phần giải nhiều tốn thực tế Vì lí đó, tác giả đề xuất việc sử dụng ANN vào lĩnh vực quan trọng xây dựng, môi trường, nông nghiệp giáo dục 91 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Mohaghegh, Arefi, Ameri and Rose, "Design and Development of an Artificial Neural Network for Estimation of Formation Permeability," SPE, vol 28237 [2] R B Gharbi and G A Mansoori, "An Introduction to Artificial Intelligence Appications in Petroleum Exploration and Production," Journal of Petroleum Science and Engineering, vol 49 [3] Abdideh and Mohammad, "Estimation of Permeability using Artificial Neutral Networks and Regression Analysis in an Iran Oil Field," International Journal of the Physical Sciences, vol 7, pp 5308-5313, 2012 [4] O Bello, J Holzmann, T Yaqoob and C Teodoriu, "Application of Artificial Intelligence methods in Drilling System Design and Operations: A Review of the State of the Art," JAISCR, vol 5, pp 121-139, 2015 [5] T Đ Lân, Nghiên cứu độ thấm đá móng granitoit mỏ Bạch Hổ mạng nơron nhân tạo, Luận văn tiến sỹ, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 2010 [6] L Q Thịnh, P T Anh, H H Y Hạ, N V Thông, N H Cứ, N L Trung and L Q Hòa, "Ứng dụng kỹ thuật mạng nơron nhân tạo dự báo độ thấm đá chứa Miocene mỏ Đại Hùng sở tài liệu mẫu lõi đường cong địa vật lý giếng khoan," Website Tập đồn Dầu khí quốc gia Việt Nam, 2015 [7] N L Việt, Xây dựng mơ hình PVT cho dầu thơ bồn trũng Cửu Long, Luận văn tốt nghiệp, Đại học Bách Khoa TPHCM, 2015 [8] G Asquith and C Gibson, Basic Well Log Analysis For Geologists [9] D Marsan and R N Pratama, Well log data interpretation and petrophysical analysis [10] Crain, Crain’s Petrophysical Handbook [11] T Ahmed, Reservoir Engineering Handbook, 2000 [12] Timur, "An Investigation of Permeability, Porosity, and Resial Water Relationship for Sandstone Reservoir"," The Log Analysit, vol 9, p 8, 1964 [13] S Mohaghegh, "Virtual-Intelligence Appications in Petroleum Engineering Part 1Artificial Neural Networks," Journal of Petroleum Technology, vol 52, no 9, 2000 92 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Tài liệu tham khảo [14] Gentry, Applications of Artificial Neural Network in The Identification of Flow Units, 2003 [15] L Fausett, Fundamentals of Neural Network: Architectures, Algorithms And Applications, 1991 [16] M H Beale, M T.Hagan and H B.Demuth, Neural Network Toolbox User 's Guide, The MathWorks, Inc, 2017 [17] R B Gharbi and A M Elsharkawy, "Neural Network Model for Estimating the PVT Properties of Middle East Crude Oils," SPE, vol 37695, 1997 [18] B Habibian and M Nabi-Bidhendi, "Permeability Prediction From Wireline Logs Using Artificial Neural Networks" [19] H B Hellen, A Bahatt and Ursin, "Porosity and Permeability Prediction from Wirelines log using Artificial Neural Networks: A North Sea case study," Geophysical Prospecting, p 49, 2001 93 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Phụ Lục PHỤ LỤC Cơ sở liệu Bảng Phụ lục 1.1 Dữ liệu xây dựng mơ hình dự đoán độ rỗng, độ thấm giếng A Độ sâu (m) 2574.036 2574.188 2574.341 2574.646 2574.798 2574.95 𝜌 log (g/cc) 2.371 2.326 2.291 2.267 2.269 2.271 𝛥t log (𝜇s/ft) 84.599 83.635 83.186 83.54 84.912 84.888 GR (GAPI) 106.801 100.001 92.817 88.364 90.374 91.546 𝜙N 0.274 0.264 0.255 0.244 0.237 0.231 K-Core (mD) 21.5231 43.3298 66.6657 126.214 129.0226 78.6913 𝜙-Core 0.2069 0.2183 0.2278 0.2313 0.2260 0.2217 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 2575.255 2575.408 2575.56 2575.865 2576.017 2576.17 2576.474 2576.627 2576.779 2577.084 2577.236 2577.389 2577.694 2577.846 2577.998 2578.303 2578.456 2578.608 2579.37 2579.522 2579.98 2580.132 2580.284 2580.742 2580.894 2581.351 2581.504 2581.961 2.327 2.361 2.369 2.373 2.387 2.407 2.454 2.46 2.47 2.486 2.485 2.466 2.417 2.408 2.425 2.431 2.402 2.362 2.304 2.307 2.316 2.316 2.307 2.323 2.319 2.309 2.311 2.306 85.182 85.754 84.325 84.583 85.073 85.321 84.204 83.305 83.343 89.612 95.603 101.229 103.715 99.674 93.724 83.437 82.021 83.6 87.306 85.516 84.921 84.996 85.311 90.989 92.583 93 92.584 91.121 94.92 101.16 105.059 97.833 95.685 96.679 101.107 101.621 101.832 107.277 111.287 115.099 114.478 112.755 112.719 111.762 110.275 110.181 123.796 136.577 146.648 156.425 161.688 133.599 122.419 109.58 107.085 102.707 0.257 0.262 0.253 0.242 0.24 0.239 0.24 0.244 0.252 0.262 0.274 0.304 0.31 0.286 0.276 0.245 0.225 0.216 0.23 0.235 0.243 0.246 0.242 0.25 0.247 0.265 0.278 0.25 26.5693 18.603 21.3345 10.9965 6.7996 4.9731 8.8396 3.525 2.2377 2.0294 2.2713 3.9201 5.6102 4.0254 3.4213 2.7023 2.9997 4.4743 5.8215 1.4659 0.1171 0.1181 0.2476 1.6654 5.8313 22.358 28.712 16.7984 0.2180 STT 0.2077 0.1966 0.1957 0.1929 0.1871 0.1748 0.1759 0.1794 0.1782 0.1815 0.1986 0.2107 0.1993 0.1899 0.1703 0.1661 0.1711 0.1722 0.1378 0.0947 0.0438 0.0547 0.1507 0.1797 0.2134 0.2232 0.2133 94 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 Phụ Lục 2582.113 2582.875 2583.028 2583.637 2584.247 2584.399 2584.856 2585.009 2585.466 2585.618 2586.076 2586.228 2586.685 2586.838 2587.295 2587.447 2587.904 2588.057 2588.209 2.311 2.399 2.393 2.386 2.453 2.465 2.452 2.412 2.47 2.497 2.486 2.464 2.464 2.456 2.474 2.473 2.423 2.428 2.427 90.394 89.174 88.526 89.644 90.47 89.197 89.093 90.979 87.117 83.386 80.308 80.444 82.879 86.084 91.844 90.562 86.021 85.16 84.744 100.557 107.921 107.58 102.419 107.735 108.921 121.557 120.995 107.455 102.109 95.912 96.055 97.661 99.881 104.053 103.849 100.465 99.781 99.095 0.258 0.244 0.256 0.278 0.255 0.26 0.321 0.33 0.294 0.292 0.248 0.243 0.227 0.225 0.262 0.307 0.269 0.277 0.294 15.0538 3.4491 4.8724 6.6223 2.0219 2.0182 4.168 8.8445 4.2561 4.3392 2.685 3.1218 2.0334 2.4445 2.399 6.0361 4.3531 5.2509 8.1842 0.2183 0.1812 0.1903 0.2108 0.1779 0.1779 0.2004 0.2132 0.2016 0.2025 0.1792 0.1792 0.1676 0.1659 0.1833 0.2139 0.1996 0.2045 0.2163 Bảng Phụ Lục 1.2 Dữ liệu kiểm tra độ xác mạng dự báo độ rỗng, độ thấm giếng A STT Độ sâu (m) 𝜌 log (g/cc) 𝛥t log (𝜇s/ft) GR (GAPI) K-Core (mD) 𝜙N 𝜙-Core 2574.493 2.272 83.178 88.67 0.249 90.0262 0.2323 2575.712 2.365 84.284 102.705 0.246 18.7958 0.1958 2576.322 2.435 85.041 98.948 0.239 5.8956 0.1796 2577.541 2.441 104.343 116.269 0.306 6.2915 0.2015 2578.151 2.436 87.737 112.988 0.265 3.0539 0.1805 2579.065 2.286 90.661 105.69 0.234 21.1056 0.2075 2579.218 2.297 89.458 111.875 0.234 14.7491 0.1969 2579.65 2.311 84.747 141.391 0.239 0.6575 0.1194 2579.827 2.313 84.767 142.061 0.239 0.5127 0.1159 10 2580.437 2.307 86.452 156.518 0.243 0.8225 0.0736 11 2581.046 2.314 93.607 115.052 0.248 16.8285 0.1950 12 2584.552 2.487 88.042 113.095 0.276 2.1722 0.1801 95 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Phụ Lục Bảng Phụ Lục 1.3 Dữ liệu đầu vào dự báo độ rỗng, độ thấm giếng A Điện trở suất đo sâu (LLD) không sử dụng xây dựng mạng nơron nhân tạo Độ sâu (m) STT 2575.103 2576.932 𝜌 log (g/cc) 2.287 2.479 𝛥t log (𝜇s/ft) 85.27 85.275 GR (GAPI) 91.918 103.79 𝜙N 0.24 0.259 2578.913 2.296 89.744 107.017 0.223 2583.18 2.376 87.939 105.419 0.263 2583.322 2.365 87.863 102.403 0.262 2583.485 2.369 88.509 101.308 0.259 2582.57 2.371 89.52 106.839 0.238 2583.942 2.43 91.328 104.147 0.282 2584.094 2.446 91.234 106.216 0.266 LLD (Ohm.m) 5.3 4.722 4.007 3.193 2.778 2.73 3.853 3.901 3.468 K-Core (mD) 𝜙-Core 43.4637 0.2214 2.2118 0.1808 14.3066 0.1975 6.8382 0.2007 7.6084 0.2056 6.9266 0.2039 3.8863 0.1854 5.5243 0.2033 2.8058 0.1880 Bảng Phụ Lục 1.4 Dữ liệu đầu vào xây dựng mơ hình dự đốn độ rỗng, độ thấm giếng B STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Độ sâu (m) DT (𝜇s/ft) GR (GAPI) LLD (Ohm.m) 3300.65 95.2255 97.38115 3.88285 3300.7 95.2505 97.378 3.883 3301.2 86.6205 59.809 3.041 3301.4 85.1633 57.952 3.128 3303.4 82.9741 60.247 3.561 3305.4 88.1344 90.893 4.123 3305.65 85.3979 93.086 4.8289 3306.1 80.5482 97.7176 6.1312 3306.15 80.31155 97.7158 6.1311 3306.4 79.1128 101.478 6.394 3306.45 78.7255 100.43895 6.415 3306.6 77.5116 96.7149 6.2042 3306.65 77.52635 96.71645 6.2041 3306.7 77.5411 96.718 6.204 3306.9 82.6738 94.856 5.205 3307.1 92.7961 104.1733 3.5707 3307.15 95.07645 104.17365 3.57085 3307.6 100.143 107.5069 2.693 K-Core (mD) 0.197577 0.200917 0.182836 0.07723 0.073811 0.120096 0.124257 0.087203 0.11408 0.14496 0.132796 0.140223 0.132278 0.124617 0.126125 0.213972 0.214318 0.196016 𝜙-Core 50.395 56.377 13.93 0.135 0.256 0.288 0.177 0.097 0.509 1.376 1.046 1.148 1.016 0.841 1.156 62.368 83.718 17.307 96 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 3307.65 3307.7 3307.9 3307.95 3514.15 3514.2 3514.4 3514.9 3515.35 3515.4 3515.6 3516.35 3516.9 3517.1 3517.2 3517.4 3517.45 3517.9 3517.95 3518.2 3518.4 3518.45 3518.9 3519.1 3519.15 3519.4 3519.9 3520.15 3520.2 3520.65 3520.85 3520.9 3521.4 3521.9 Phụ Lục 100.2931 100.4432 105.6284 107.0792 76.209 76.4066 77.753 77.3683 74.8111 74.7886 75.2257 76.5451 76.948 75.4536 74.4895 72.8789 72.7672 75.0322 75.18365 75.4677 75.6547 75.8038 78.0708 75.4418 73.98985 66.0692 71.1517 76.0202 76.6313 77.3311 77.07815 76.8791 74.6664 76.3335 107.50695 107.507 107.862 106.26025 70.0849 70.085 69.934 61.673 58.25085 58.251 59.6983 62.0288 59.964 69.1571 69.152 82.442 85.6497 80.91 81.19955 84.762 86.703 81.17095 63.579 56.8314 56.8352 50.057 59.969 63.62555 63.626 70.1383 68.6143 68.615 77.888 84.481 2.693 2.693 2.519 2.4249 16.02605 16.026 16.824 17.587 17.7159 17.716 16.1392 13.8864 12.958 15.0529 15.052 16.973 17.12865 15.035 14.84815 14.856 15.38 15.16145 12.669 14.3292 14.3296 19.927 23.771 15.5788 15.578 13.813 13.88795 13.888 15.925 16.118 0.208028 0.207741 0.188649 0.197818 0.145422 0.158468 0.112984 0.156354 0.16642 0.172151 0.166777 0.115176 0.133207 0.152162 0.13806 0.142704 0.147588 0.134999 0.110105 0.11997 0.128668 0.134459 0.156838 0.133361 0.146243 0.126024 0.136609 0.153 0.164682 0.060367 0.052711 0.054236 0.145229 0.093825 44.249 56.383 28.272 92.573 1.571 1.707 0.319 13.707 8.581 29.146 28.534 0.725 0.996 1.907 1.464 2.005 0.799 0.909 0.208 0.977 0.359 0.507 3.423 0.287 0.728 0.601 0.439 0.632 1.836 0.181 0.08 0.174 0.275 0.234 Bảng Phụ Lục 1.5 Dữ liệu kiểm tra độ xác mạng dự báo độ rỗng, độ thấm giếng B STT Độ sâu (m) 3301.15 3302.9 3305.9 DT (𝜇s/ft) 87.1497 83.946 81.8855 GR (GAPI) 59.8093 63.66 92.192 LLD (Ohm.m) 3.041 3.616 5.358 K-Core (mD) 6.286 0.179 0.151 𝜙-Core 0.170782606 0.101609717 0.112197501 97 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT 3307.45 3519.2 3520.7 Phụ Lục 101.2421 72.5379 77.3623 106.1741 56.839 70.139 2.8981 14.33 13.813 64.044 0.654 0.357 0.209758581 0.145736763 0.116404938 Bảng Phụ Lục 1.6 Dữ liệu đầu vào dự báo độ rỗng, độ thấm giếng B STT Độ sâu (m) 3300.9 3302.4 3305.7 3307.4 3516.4 3516.85 DT (𝜇s/ft) 91.7709 83.5393 84.5534 101.4952 76.6179 77.1202 GR (GAPI) 77.811 76.025 93.086 105.653 62.028 59.9637 LLD (Ohm.m) 3.374 4.129 4.829 3.013 13.886 12.958 K-Core (mD) 21.423 0.208 0.215 79.812 5.71 4.956 𝜙-Core 0.192743 0.108402 0.139458 0.214794 0.143639 0.155538 Quá trình sử dụng mạng nơron nhân tạo Matlab, công cụ nnstart Vào cửa sổ làm việc, ta nhập dòng lệnh “nnstart” lúc này, cửa sổ làm việc công cụ xuất hình phụ lục 2.1 Hình Phụ lục 2.1 Cơng cụ nnstart Matlab Dựa vào hình trên, nhận xét cửa sổ làm việc công cụ bao gồm thẻ: công cụ trùng khớp (fitting app), công cụ nhận diện (Pattern Recognition app), …Ứng với điều kiện tốn, ta chọn thẻ cơng cụ trùng khớp để thực xây dựng mạng nhằm dự báo độ thấm Tiếp đến, ta nhấn “Next” để bắt đầu quy trình xây dựng mạng nơron nhân tạo • Bước Thu thập xử lý liệu Bộ liệu đầu vào bao gồm giá trị đường log: log mật độ, log sóng âm log gamma giếng X độ sâu từ 2574.036 m đến 2588.209 m Bên cạnh đó, ta cần 98 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Phụ Lục phải nhập liệu độ thấm thực ứng với giá trị đường log để chọn làm thông số mục tiêu mạng Các giá trị đường log sau lưu giữ cửa sổ làm việc Matlab thành ma trận (hình phụ lục 2.2) bao gồm: -Ma trận đầu vào (input 1): chứa thông số đường log dùng luyện mạng Có tất 53 giá trị thơng số kể dùng luyện mạng -Ma trận đầu vào (input 2): chứa thông số đường log khác dùng để kiểm tra độ xác mạng sau luyện Các giá trị không trùng với giá trị input1 Và có tất giá trị thông số dùng để kiểm tra mạng -Ma trận đầu vào (input 3): chứa thông số đường log sử dụng dự đoán giá trị độ thấm k Các giá trị ma trận không trùng với ma trận input1 ma trận input2 Có tất giá trị thông số dùng để sử dụng để dự báo giá trị độ thấm k.-Ma trận target 1: chứa giá trị thực độ thấm ứng với giá trị đầu vào ma trận input -Ma trận target 2: chứa giá trị thực độ thấm ứng với giá trị đầu vào ma trận input -Ma trận target 3: chứa giá trị độ thấm thực ứng với ma trận input Trong điều kiện toán, tác giả sử dụng ma trận để so sánh giá trị tính tốn từ mạng với giá trị độ thấm thực Tất ma trận điều chuyển từ dạng cột sang hàng ngang Hình Phục lục 2.2 Cửa sổ làm việc nơi chứa ma trận đầu vào • Bước Xây dựng mạng Sử dụng cửa sổ làm việc công cụ Fitting tool/nnstart Ta tiếng hành tiến trình tạo mạng Tại cửa sổ chọn giá trị luyện mạng (Select data) hình phụ lục 2.3, ta chọn giá trị đầu vào tập input 1, giá trị luyện mạng mong muốn tập target 99 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Phụ Lục Tiếp đó, cửa sổ phân chia phần trăm số liệu nhập để tiến hành luyện mạng, kiểm tra chéo xuất Ta chọn: • 70% số liệu dùng luyện mạng • 15% số liệu để kiểm tra: Phần số liệu để đo độ tổng quát hóa mạng sử dụng để dừng trình luyện mạng độ tổng quát ngưng cải thiện • 15% số liệu kiểm tra chéo: Phần số liệu tách riêng dùng để kiểm tra mạng sau luyện mạng Hình Phụ lục 2.3 Cửa sổ thiết lập thông số luyện mạng Sau phân chia số liệu, bước tiếp đến chọn kiến trúc mạng mong muốn cách chọn số nơron lớp ẩn Cấu trúc mạng tác giả chọn 3-10-1 Trong đó, số nơron lớp ẩn 10 Cấu trúc mạng hiển thị hình phụ lục 2.5 Bước Luyện mạng Mơ hình mạng nơron nhân tạo với cấu trúc 3-10-1 tiến hành luyện bước Kết trình luyện mạng ghi lại hình phụ lục 2.7 100 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Phụ Lục Hình Phụ lục 2.4 Cửa sổ phân chia số liệu Hình Phụ lục 2.5 Mơ hình mạng nơron xác định hệ số thấm Hình Phụ lục 2.6 Cửa sổ luyện mạng kết Nhận xét kết luyện mạng cho hệ số tương quan cao -Đối với số liệu luyện mạng, R = 0.9648 R = giá trị cao -Đối với số liệu kiểm tra mạng, R = 0.9567 số liệu kiểm tra chéo R = 0.9368 Điều cho thấy hệ số tương quan mạng cao Giá trị sai số tồn phương trung bình (MSE-mean square error) thấp so với nhiều mơ hình khác Đó lí do, tác giả lựa chọn mơ hình để dự báo 101 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Phụ Lục Bên cạnh đó, để kiểm tra xem mạng luyện có xảy tượng khớp hay không, ta tiến hành kiểm tra tương quan sai số luyện mạng, sai số kiểm tra mạng sai số kiểm tra chéo mạng thông qua đồ thị trực quan (Performance plot) hiển thị hình phụ lục 2.7 Mơ hình mạng có sai số nhỏ sai số kiểm tra chéo vòng lặp cuối tăng cao tượng khớp không đạt yêu cầu q trình dự đốn kết Bước Kiểm tra độ xác mạng Mơ hình dự báo độ thấm k giếng A cần phải kiểm tra số liệu khác vốn không sử dụng để luyện mạng để đảm bảo mạng có khả dự báo tốt, không để xảy tượng khớp hay kết dự báo sai lệch Kết kiểm tra mạng cho hệ số tương quan cao sai số nhỏ mạng dùng để dự báo kết Hình Phụ lục 2.7 Đồ thị trực quan sai số luyện mạng, sai số kiểm tra mạng sai số kiểm tra chéo mạng Kết kiểm tra mạng cho thấy: -Hệ số tương quan giá trị tính tốn từ mạng giá trị thực R = 0.9888 giá trị cao lần kiểm tra mạng Sai số tồn phương trung bình MSE = 137.46 giá trị thấp so với lần kiểm tra mạng -Như vậy, ta thấy mạng đủ khả để dự báo độ thấm từ tài liệu log hệ số tương quan cao sai số nhỏ kiểm tra giá trị khác Bước Sử dụng mạng để dự báo kết Sau luyện mạng thành công, ta tiến hành sử dụng mạng để dự báo thông số độ thấm số vị trí có sẵn giá trị thông số đường log mật độ, log siêu âm log gamma 102 Phạm Đình Võ 1414720-HCMUT Phụ Lục Matlab, cụ thể công cụ nnstart/fitting tool cho phép ta sử dụng mạng dạng function hay cụ thể hàm chức (function) Hình phụ lục 2.9 thể mơ hình mạng dạng function, dạng hàm thường dùng thiết lập sẵn Hình Phụ lục 2.8 Kết kiểm tra độ xác mạng số liệu khác Hình Phụ lục 2.9 Mạng nơron nhân tạo dạng function matlab Mạng nơron lưu dạng: Y1= mytest2241(x1) Trong đó: Y1: giá trị mạng dự báo X1: Thơng số đầu vào Tại đây, ta tiến hành gọi giá trị dự báo “predict” Và dùng function để dự báo kết cho giá trị “predict” Kết dự báo hiển thị bảng phụ lục 2.1 Bảng Phụ lục 2.1 Kết dự báo độ thấm từ mạng nơron nhân tạo Vị trí Độ 77.4164 2.9411 25.4333 7.4001 9.7614 9.8891 8.7422 4.3710 3.3160 thấm (mD) 103 ... sở lý thuyết để xác định độ rỗng độ thấm thành hệ từ tài liệu địa vật lý giếng khoan • Nghiên cứu sở lý thuyết sử dụng mạng nơron nhân tạo nhằm xác định độ rỗng độ thấm thành hệ từ tài liệu địa. .. sở lý thuyết để xác định độ rỗng độ thấm thành hệ từ tài liệu địa vật lý giếng khoan • Nghiên cứu sở lý thuyết sử dụng mạng nơron nhân tạo nhằm xác định độ rỗng độ thấm thành hệ từ tài liệu địa. .. để xác định đặc tính thành hệ thường dùng phương pháp đo độ thấm, độ rỗng từ mẫu lõi, phương pháp xác định độ rỗng, độ thấm từ tài liệu địa vật lý giếng khoan phương pháp xác định độ thấm từ tài