فایل ورد کامل تخمین تراوایی از واکنش های چاه پیمایی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تخمین تراوایی از واکنش های چاه پیمایی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۷ صفحه

نتایج
۱مدل ANN برای تخمین تراوایی عالی می باشد، زمان آموزش شبکه به همراه همه ۶ متغیر ورودی ((,GR,RHOB,DT,NPHI & ILD.
۲شبکه عصبی مصنوعی قادر به تخمین زدن تراوایی سازند با دقت بالا می باشد، به وسیله استفاده از داده های چاه پیمایی ژئوفیزیک، قابل مقایسه با اندازه گیری های واقعی مغزه.
۳نتایج مدل ANN ضرایب تصحیح دقیقی را به دنبال دارد (۰۹۹۶۹، ۰۹۸۹۷و ۰۹۸۲۰ به ترتیب برای چاه های A,B,C).
۴مدل توسعه یافته ی ANN ارتفاع را به عنوان پارامتر های ورودی حساب نمی کند، که بدین معنا است که برای هر میدانی کاربرد دارد..این مطالعه نشان می دهد که تخمین عصب از تراوایی مغزه به وسیله ی داده های چاه پیمایی تکنیکی امکان پذیر است.

عنوان انگلیسی:Permeability Estimation From Well Log Responses~~en~~

Conclusions 1.

The ANN model for predicting permeability is perfect when training the network with all six input variables (, GR, RHOB, DT, NPHI, and ILD). 2. Artificial neural network is capable of estimating formation permeability with high accuracy, by use of a geophysical well-log data, comparable to that of actual core measurements. 3. The ANN model results yielded excellent correlation coefficients (0.9969, 0.9897, and 0.9820 for A, B, and C wells respectively). 4. The developed ANN model does not incorporate depth as part of input parameters which means that it is applicable to any field. 5. This study shows that neuro-estimation of formation permeability by use of well-log data is a highly feasible technique.

$$en!!