Prédiction de la porosité des fractures naturelles par logique floue et réseaux de neurone (cas du champ de Hassi Messaoud)
Résumé
L'idée des réseaux de neurone artificiel (RNA) et la logique floue sont inspirées de l'organisation du cerveau humain et sa capacité de traiter les différents types de problèmes. Le cerveau humain est capable de s'adapter, d'apprendre et de décider même dans les cas imprécis et incertains, pour ces raisons beaucoup des chercheurs dans différentes disciplines se sont intéressés à comprendre son principe de fonctionnement pour pouvoir l'appliquer pour résoudre des différents problèmes. En domaine pétrolier et avec l'orientation actuelle à travers le monde pour exploiter les réservoirs non conventionnels, dans le but d'augmenter les réserves actuelles. Le RNA et la logique floue sont appliqués pour résoudre différents problèmes dans les réservoirs fracturés. Dans ce travail on a appliqué pour la première fois le RNA et la logique floue pour déterminer la porosité des fractures naturelles dans un puits manquant d'enregistrement de diagraphie sonique, c'est-à-dire dans un puits, ou on ne peut pas mesuré ce paramètre essentiel pour les réservoirs fracturés directement par diagraphie. On se basant sur les données des diagraphies conventionnelles complètes enregistrées dans un autre puits, la porosité des fractures est prédite par ARN dans le puits concerné avec une grande précision. L'importance de chaque paramètre des données diagraphiques sur la porosité de fracture naturelle désirée est classée par la méthode de classement floue (fuzzy ranking).