Comparison of different types of fitness functions to choose the appropriate attributes for porosity prediction
العناوين الأخرى
مقارنة ببن عدة أنواع من دوال الهدف لاختيار الخواص المناسبة للتنبؤ بالمسامية
المؤلفون المشاركون
Tumah, Hadil Muhammad
Salih, Muna Hadi
المصدر
al-Nahrain Journal for Engineering Sciences
العدد
المجلد 20، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2017)، ص ص. 737-743، 7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Porosity is one of the most important reservoir characteristics because it indicates to fluid collection.
Several techniques used to get good porosity prediction, so, in this study we employed seismic attributes and well log data in a genetic algorithm to get the best porosity prediction.
The study attempt to enhance the performance of genetic algorithm for attribute selection and therefore porosity prediction by applying genetic algorithm on different types of fitness functions like average mean square error fitness, average correlation coefficients fitness and performance index fitness.
Also, used two methods to represent attributes in genetic algorithm.
Different witnesses applied to choose the appropriate fitness function that gives high porosity prediction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Salih, Muna Hadi& Tumah, Hadil Muhammad. 2017. Comparison of different types of fitness functions to choose the appropriate attributes for porosity prediction. al-Nahrain Journal for Engineering Sciences،Vol. 20, no. 3, pp.737-743.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-849162
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Salih, Muna Hadi& Tumah, Hadil Muhammad. Comparison of different types of fitness functions to choose the appropriate attributes for porosity prediction. al-Nahrain Journal for Engineering Sciences Vol. 20, no. 3 (2017), pp.737-743.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-849162
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Salih, Muna Hadi& Tumah, Hadil Muhammad. Comparison of different types of fitness functions to choose the appropriate attributes for porosity prediction. al-Nahrain Journal for Engineering Sciences. 2017. Vol. 20, no. 3, pp.737-743.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-849162
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
رقم السجل
BIM-849162
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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