Using Artificial Neural Network to predict the distribution and quality of Miocene carbonate reservoir in Phu Khanh basin

  • Nguyen Thu Huyen
  • Tong Duy Cuong
  • Trinh Xuan Cuong
  • Nguyen Trung Hieu
  • Pham Thi Hong
  • Nguyen Thi Minh Hong
  • Le Hai An
  • Hoang Anh Tuan
Keywords: Carbonate, ANN, seismic attribute, well log, Phu Khanh basin

Abstract

Carbonate is considered one of the potential reservoirs in the Phu Khanh basin, as evidenced by the discovery of hydrocarbon from Miocene carbonate reservoir at 124-CMT-1X well. Artificial neural network (ANN) has been effectively applied in the condition of limited number of wells in the Phu Khanh basin through the integration of seismic data interpretations, well logs analysis and sample analysis to predict the distribution and quality of the potential reservoir.

Results of studies conducted show that potential reservoirs in the Phu Khanh basin are mainly carbonate platform and carbonate talus developed in the Tri Ton horst, Da Nang edge and Phan Rang platform, their quality varies from good to very good, with the porosity varying from 10% to 30% and the thickness from 50m to 100m.

References

1. Le Hai An, D.K.Potter. Genetically focused neural nets for permeability prediction from wireline logs. European Association of Geoscientists and Engineers (EAGE) 65th Conference & Exhibition, Stavanger, Norway. 2 - 5 June, 2003.
2. Lê Hải An. Xác định phân tố thủy lực từ tài liệu địa vật lý giếng khoan sử dụng mạng neuron phục vụ đánh giá tầng chứa dầu khí. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất. 2006; 14: trang 4 - 8.
3. Lê Hải An và nnk. Nghiên cứu đặc điểm trầm tích và đánh giá chất lượng đá chứa cacbonat tuổi Miocene khu vực Phú Khánh. 2016.
4. Nguyễn Thu Huyền, Kazuo Nakayama, Hou Jianuong. Xác định đặc trưng chứa bể trầm tích Phú Khánh, thềm lục địa Việt Nam bằng mô phỏng Monte-Carlo và hệ thống thần kinh nhân tạo. Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Khoa học công nghệ “30 năm Dầu khí Việt Nam: Cơ hội mới, thách thức mới”. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật. 2005; 1: trang 332 - 359.
5. Nguyễn Anh Đức, Nguyễn Thu Huyền và nnk. Tiềm năng dầu khí bể trầm tích Phú Khánh. Báo cáo tổng kết Dự án “Đánh giá tiềm năng dầu khí trên các bể trầm tích và thềm lục địa Việt Nam”. Viện Dầu khí Việt Nam. 2011.
6. Michael B.W.Fyhn, Lars O.Boldreel, Lars H.Nielsen. Geological development of the Central and South Vietnamese margin: Implications for the establishment of the South China Sea, Indochinese escape tectonics and Cenozoic volcanism. Tectonophysics. 2009; 478(3 - 4): p. 184 - 214.
7. Michael B.W.Fyhn, Lars O.Boldreel, Lars H. Nielsen, Tran C.Giang, Le H.Nga, Nguyen T.M.Hong, Nguyen D.Nguyen, Ioannis Abatzis. Carbonate platform growth and demise offshore Central Vietnam: Effects of Early Miocene transgression and subsequent onshore uplift. Journal of Asian Earth Sciences. 2013; 76: p. 152 - 168.
8. Nguyễn Thu Huyền, Nguyễn Mạnh Hùng, Nguyễn Trung Hiếu, Trần Ngọc Minh, Nguyễn Anh Đức, Hoàng Anh Tuấn. Đặc điểm cấu trúc địa chất bể Phú Khánh theo tài liệu địa chấn cập nhật đến tháng 12/2010. Tạp chí Dầu khí. 2011; 11: trang 26 - 34.
9. Wayn M.Ahr. Geology of carbonate reservoirs: The identification, description and characterization of hydrocarbon reservoirs in carbonate rocks. Wiley Publisher. 2008.
10. Mahmood Akbar Badarinadh Vissapregada, Ali H.Alghamdi, David Allen Michael Herron, Andrew
Carnegie Dhruba Dutta Jean-Rémy Olesen, R.D.Chourasiya, Dale Logan Dave Stief, Richard Netherwood, S.Dufy Russell, Kamlesh Saxena. A snapshot of carbonate reservoir evaluation. Oilfield Review. 2000; 12(4): p. 20 - 41.
11. F.Jerry Lucia. Carbonate reservoir characterization: An integrated approach. Springer Publisher. 2007.
Published
2019-05-31
How to Cite
Nguyen Thu Huyen, Tong Duy Cuong, Trinh Xuan Cuong, Nguyen Trung Hieu, Pham Thi Hong, Nguyen Thi Minh Hong, Le Hai An, & Hoang Anh Tuan. (2019). Using Artificial Neural Network to predict the distribution and quality of Miocene carbonate reservoir in Phu Khanh basin. Petrovietnam Journal, 5, 25-31. https://doi.org/10.25073/petrovietnam journal.v5i0.256
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>