Yapay sinir ağı ve genetik ters çözüm yöntemleri kullanılarak sismik verilerin yorumlanması: Kuzey Açık Denizi'ndeki Hollanda örneği
Interpretation of seismic data using artificial neural network and genetic inversion: Holland data example from North Sea offshore
- Tez No: 667477
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERTAN PEKŞEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kuzey Denizi'nin bir parçası olan Hollanda (The Dutch sector) 57.000 km2 alan kaplamaktadır. Hollanda açık deniz sediman çökelimlerinde birçok kanıtlanmış, petrol ve gaz arama faaliyetleri de gerçekleştirilen orta Paleozoyik yaşlı hidrokarbon sistemi mevcuttur. Bu petrol sistemi içerisinde kalın Permiyen Zechstein tuz tabakası yapısal ve stratigrafik olarak etkili ekonomik hidrokarbon içeren kapanlar sunmaktadır. Bu alanda, daha önce deniz tabanının morfolojisinin belirlenmesi, genel stratigrafik yapının ortaya çıkarılması ve hidrokarbon aramacılığı amacıyla birçok sismik veri toplama ve kuyu açma faaliyeti gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada; Kuzey Deniz Hollanda (North Sea Dutch Sector) alanı Pliyosen yaşlı birimleri içerisinde yığma sonrası sismik veri (1900 m) ve kuyu logu (dört kuyu) kullanılarak; zaman-derinlik dönüşümü, formasyon giriş yüzey haritalama ve sismik yorumlama log korelasyonu çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışmada ana sismik nitelik olarak, sinir ağı ve genetik algoritma kombinasyonundan oluşan Schlumberger patentli Petrel yazılım programı içerisindeki hacim niteliklerinden genetik ters çözüm niteliği kullanılmıştır. Bu nitelik, klasik ters çözüm yöntemlerinden hem veri girdisi hem de işlem için gerekli süre bakımından daha etkilidir. Ayrıca bu ters çözüm yöntemi klasik ters çözüm yöntemlerine göre daha duyarlı ve daha kesin sonuç vermektedir. Bu sismik niteliğin yanı sıra karşılaştırma amaçlı olarak göreceli akustik empedans (RAI), Ortalama Karekök Genlik (RMS) sismik nitelikleri de araştırılmıştır. Genetik ters çözüm sonrası elde edilen verilerin, sinir ağı öğrenme ve ters çözüm öncesi veriler ile korelasyon karşılaştırması yapılmıştır. Girdi ve çıktı veri kümelerinin uyuşma oranı genetik ters çözüm niteliğinin; hidrokarbon potansiyeli olan yapıların belirlenmesi ve kuyu korelasyonlarının gerçekleştirilmesi ve stratigrafik yorum yapılması amacıyla kabul edilebilir olduğunu ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
The Dutch sector, which is part of the North Sea, covers 57,000 km2. Dutch offshore sediment deposited areas have many proven middle Paleozoic aged hydrocarbon systems where petroleum and gas exploration activities have been carried out since the 1960s. In this petroleum system, the thick Permian Zechstein salt layer provides an effective cap stratigraphically and structurally. Many seismic data acquisition and well drilling activities were carried out for; delineating the morphology of the sea floor, revealing the general stratigraphic structure of the area and hydrocarbon exploration. In this study; using the post-stack seismic data (up to 1900 m) and well log (four wells) within the Pliocene aged units of the North Sea Dutch Sector area; time-depth conversion, formation surface mapping, seismic interpretation, and log correlation were obtained. The combination of neural network and genetic algorithm methods which is called as a genetic inversion (GI) method was used as the main seismic attribute from the volume attributes of the Schlumberger patented Petrel software. This attribute is more effective than classical inversion methods in terms of both data input and run time for the process. In addition, GI method gives more sensitive and more precise results than conventional inversion methods. Further, relative acoustic impedance (RAI), Mean Square Root Amplitude (RMS) attributes were applied for correlation. The GI results were compared with the data that used as input before the neural net learning step and inversion process. The correlation ratio between input data and inversion results indicated that the GI attribute can be used for; hydrocarbon exploration, well correlation, and stratigraphic interpretation.
Benzer Tezler
- Hızlıca keşfeden rastgele ağaç yöntemi ile insansı robot kolu yörünge planlaması
Trajectory planning of a humanoid robot arm by using rapidly-exploring randomized tree method
BURAK BOYACIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MÜRŞİDE KESEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İşletmeEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN
- Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET KILIÇARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR
- Çiğit ve ayçiçek yağlarının doğal antioksidan içerikleri ile bu yağların stabilitelerinin arttırılmaları üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ALİ KEMAL YALNIZ
Doktora
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHİR ÇOLAKO¦LU