Ứng dụng kỹ thuật mạng neural nhân tạo trong dự báo độ thấm đá chứa Miocene mỏ Đại Hùng trên cơ sở tài liệu mẫu lõi và đường cong địa vật lý giếng khoan

Tóm tắt

Độ thấm là một trong những thông số quan trọng quyết định khả năng cho dòng của vỉa. Tuy nhiên, giá trị độ thấm thường được xác định trên các tài liệu mẫu lõi và thử vỉa nên bị giới hạn do chi phí cao. Trong khi đó, việc tính toán độ thấm từ các tham số địa vật lý giếng khoan thường gặp khó khăn liên quan đến sự bất định của các yếu tố đầu vào của các mô hình tính đã được giới thiệu và sử dụng. Phương trình tuyến tính quan hệ rỗng thấm từ mẫu lõi và đường độ rỗng từ minh giải địa vật lý giếng khoan thường được sử dụng để tính toán độ thấm cho toàn bộ giếng khoan. Song phương pháp này đôi khi không khả thi do tính chất bất đồng nhất của đất đá cao làm giảm hệ số hồi quy R của phương trình tuyến tính quan hệ độ rỗng - độ thấm xây dựng từ mẫu lõi. Trên cơ sở đó, nhóm tác giả nghiên cứu ứng dụng mạng neural nhân tạo (Artificial neural networks - ANN) để dự báo độ thấm dựa trên dữ liệu mẫu lõi và các đường cong địa vật lý giếng khoan, giúp tính toán giá trị độ thấm với mức độ chính xác cao hơn phương pháp truyền thống.