Modélisation des Faciès par les Méthodes de l¿Intelligence Artificiel
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La récupération des carottes au niveau des forages pétroliers n'est pas toujours intégrale, à cause des problèmes techniques et géologiques rencontrés durant l'opération du carottage. Notre travail à pour objet de pallier au manque des facies lithologiques sur une longueur de 332.84 m représentant la longueur totale des intervalles non carottésdans 5 puits, au niveau du réservoir du Trias Argileux Gréseux Inférieur (TAGI), champ de Sif Fatima, bassin de Berkine, sudde l'Algérie. Deux méthodes de modélisations ont été appliquées sur les données diagraphiques; la première ...
La récupération des carottes au niveau des forages pétroliers n'est pas toujours intégrale, à cause des problèmes techniques et géologiques rencontrés durant l'opération du carottage. Notre travail à pour objet de pallier au manque des facies lithologiques sur une longueur de 332.84 m représentant la longueur totale des intervalles non carottésdans 5 puits, au niveau du réservoir du Trias Argileux Gréseux Inférieur (TAGI), champ de Sif Fatima, bassin de Berkine, sudde l'Algérie. Deux méthodes de modélisations ont été appliquées sur les données diagraphiques; la première basée sur la technique des Réseaux de Neurones Artificiels et la deuxième est une technique statistique dite Cluster Analysis. Pour le développement et la validation des modèles, quatre variables ont été utilisées comme entrée des modèles (inputs),à savoir; la Gamma Ray, la Densité, le Potassium et le Thorium. Ces derniers ont été utilisés pour prédire et reconstituer les faciès non-carottés, représentantla sortiedes modèles (output)
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