Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

An iterative inversion of Dual Induction Tool logs from thin-bedded Sandy-shaly formations of the Carpathian Foredeep using a modified simulated annealing method

Tytuł:
An iterative inversion of Dual Induction Tool logs from thin-bedded Sandy-shaly formations of the Carpathian Foredeep using a modified simulated annealing method
Autorzy:
Wilkosz, Michał
Wawrzyniak-Guz, Kamila
Data publikacji:
2019
Słowa kluczowe:
well logs
thin beds
simulated annealing
iterative inversion
Dual Induction Tool
geofizyka otworowa
cienkie warstwy
symulowane wyżarzanie
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In thin-bedded sandy–shaly Miocene formations of the Carpathian Foredeep, the main source of errors in gas saturation evaluation is the underestimation of resistivity of thin, hydrocarbon-bearing beds, which is the result of the low vertical resolution of induction logging tools. This problem is especially visible in older boreholes drilled in times where the Dual Induction Tool (DIT) was the primary induction tool used for determining the formation resistivity, and in shallowest depth intervals of newer boreholes where the DIT was used instead of newer array tools for cost-saving reasons. In this paper, we show how a global inversion algorithm was used to improve the vertical resolution of DIT logs. Our implementation of an iterative inversion utilizes a one-dimensional formation model, vertical response functions of the DIT, and a modified simulated annealing algorithm to determine the true vertical distribution of the formation resistivity. The algorithm was tested on resistivity logs recorded in a borehole drilled in the Carpathian Foredeep in Poland, where the DIT and the High-Resolution Array Induction (HRAI) tool were run in the same depth interval.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies