![](/images/graphics-bg.png)
Prediction of Hydrocarbon Reservoirs Permeability Using Support Vector Machine
المؤلفون المشاركون
Gholami, R.
Shahraki, A. R.
Jamali Paghaleh, M.
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-01-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Permeability is a key parameter associated with the characterization of any hydrocarbon reservoir.
In fact, it is not possible to have accurate solutions to many petroleum engineering problems without having accurate permeability value.
The conventional methods for permeability determination are core analysis and well test techniques.
These methods are very expensive and time consuming.
Therefore, attempts have usually been carried out to use artificial neural network for identification of the relationship between the well log data and core permeability.
In this way, recent works on artificial intelligence techniques have led to introduce a robust machine learning methodology called support vector machine.
This paper aims to utilize the SVM for predicting the permeability of three gas wells in the Southern Pars field.
Obtained results of SVM showed that the correlation coefficient between core and predicted permeability is 0.97 for testing dataset.
Comparing the result of SVM with that of a general regression neural network (GRNN) revealed that the SVM approach is faster and more accurate than the GRNN in prediction of hydrocarbon reservoirs permeability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gholami, R.& Shahraki, A. R.& Jamali Paghaleh, M.. 2012. Prediction of Hydrocarbon Reservoirs Permeability Using Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1001812
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gholami, R.…[et al.]. Prediction of Hydrocarbon Reservoirs Permeability Using Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering No. 2012 (2012), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1001812
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gholami, R.& Shahraki, A. R.& Jamali Paghaleh, M.. Prediction of Hydrocarbon Reservoirs Permeability Using Support Vector Machine. Mathematical Problems in Engineering. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1001812
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1001812
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)