نویسندگان
1 دانشیار گروه زمینشناسی دانشگاه شهید چمران اهواز
2 کارشناس ارشد زمینشناسی نفت، دانشگاه شهید چمران اهواز
3 کارشناس ارشد شرکت ملی مناطق نفتخیز جنوب
چکیده
سنگهای منشاء از چگالی کمتری نسبت به دیگر لایهها برخوردار بوده و از طرفی سرعت عبور موج، تخلخل و مقاومت بیشتری را نشان میدهند. بنابراین میتوان از نگارههای چاهپیمایی بهمنظور شناسایی این سنگها و بعنوان شاخصی جهت تعیین توان هیدروکربنی آنها استفاده نمود. این مهم معمولاً بوسیله روشهای هوشمند نظیر شبکه عصبی مصنوعی و ΔLogR انجام میگیرد. سنگشناسی متغیر و وجود مقادیر گوناگون ماده آلی کل (TOC)، موجب شد تا سازند شیلی ـ آهکی پابده جهت اعتبارسنجی و مقایسه نتایج روشهای نامبرده در زمینه سنجش TOC انتخاب گردد. آنالیز رگرسیونی نشان میدهد که انطباق نتایج شبکه عصبی با مقادیر پیرولیز راکایول (99%)، بهمراتب بهتر از انطباق نتایج روش ΔLogR (60%) است. محاسبه مجذور خطای میانگین (Mean Square Error) روشهای یادشده نیز نتیجه فوق را آشکار نمود (استفاده بدلیل کارایی بالاتر MSE در نمایش خطای واقعی)، بهطوریکه خطای MSE روش شبکه عصبی (07/0)، بسیار کمتر از روش ΔLogR (98/0) است. با افزایش محتوای ماده آلی و میزان رس نمونهها، کارایی روش ΔLogR نیز افزایش مییابد. در این مطالعه، MSE روش ΔLogR از سنگشناسی شیلی به آهکی، به ترتیب از 27/0 به 41/1 افزایش مییابد. براساس نتایج شبکه، TOC در سازند پابده میدان مارون از 45/0 تا 4 درصد وزنی متغیر میباشد. این سازند را از نظر میزان TOC میتوان به سه بخش A و C، با مقادیر ماده آلی کمتر از 1% و B، با مقادیر ماده آلی بالاتر از 1% تقسیم نمود. ضخامت کل، میزان ماده آلی و درصد رس سازند در راستای جنوبشرق میدان افزایش مییابد که این خود نشانگر افزایش عمق حوضه تهنشینی در این راستا میباشد. درنهایت، با توجه به انطباق مرز بالایی لایه غنی از ماده آلی B با نوسانات شدید نگاره گاما، میتوان این مرز را بعنوان شاخصی مناسب جهت شناسایی مرز ائوسن ـ الیگوسن و رخداد پیرنین بهکار گرفت.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Validation and camparison of artificial neural network (ANN) and ΔLogR techniques in evaluating organic matter content of source rocks: Case study from Pabdeh Formation, Marun oilfield
نویسندگان [English]
- B. Alizadeh 1
- Kh Maaroofi 2
- M.H. Heidarifard, 3
1 Associate Professor, Department of Geology, Shahid Chamran University
2 M.Sc., Department of Geology, Shahid Chamran University
3 M.Sc., National Iranian South Oil Company
چکیده [English]
Source rock intervals generally show a lower density, higher sonic transit time, higher porosity and higher resistivity than other sedimentary layers. Therefore wire-line logs have been used to identify source rocks and serve as an indicator for their potentiality. It is usually done using intelligent systems such as artificial neural network (ANN) and ΔLogR techniques. Shaly-lime Pabdeh Formation with variable lithology and TOC has been used to make a comparison between results of these techniques and evaluate their validity. Regression analysis shows that correlation of ANN results with Rock-Eval pyrolysis outputs (99%) is more appropriate than ΔLogR results (60%). Calculation of mean square error (MSE) for mentioned procedures (used because MSE method has a better efficiency to determine real error) is in accordance with the said result. Here the MSE of ANN method (0.07) is much lower than that of ΔLogR technique (0.98). With an increase in TOC and clay content, ΔLogR accuracy will be increased. In this study, MSE of ΔLogR technique has been increased from 0.27 to 1.4 from shale to limestone lithology. TOC content of this formation vary from 0.5 to 4 wt. % based on ANN results. Pabdeh Formation can be divided into three members: A and C with lower than 1% and B with higher than 1% total organic carbon (TOC) values. Increase in formation thickness, clay percentage and TOC content toward the south-east of oilfield demonstrate that paleo-sedimentary basin had been deeper in this direction. Finally, since rush undulation response of gama-ray log with top of B member, therefore, this top can be used as an indicator of Eocene-Oligocene boundary and Pyrenean orogeny.
کلیدواژهها [English]
- Total Organic Carbon
- Pabdeh Formation
- Marun Oilfield
- artificial neural network
- ΔLogR technique