Informacja

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

Tytuł pozycji:

Study on forward and inversion modeling of array laterolog logging in a horizontal/highly deviated well

Tytuł:
Study on forward and inversion modeling of array laterolog logging in a horizontal/highly deviated well
Autorzy:
Zhu, Peng
Li, Zhiqiang
Chen, Ming
Dong, Yixin
Data publikacji:
2019
Słowa kluczowe:
particle swarm
finite element method
inversion
array laterolog
Newton–SVD method
rój cząstek
metoda elementów skończonych
odwrócenie
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Electric feld synthesis was carried out using the multi-feld superposition method according to the working principle of the array laterolog electrode system. The feld distribution of each subfeld was simulated with the 3D finite element method, and the laterolog response of the array was obtained using the linear superposition principle of electric feld. The detection depth and thin layer response at diferent angles of the array laterolog were analyzed. The forward response calculation shows that the radial detection depth of the array laterolog is smaller than the deep laterolog detection depth. When the inclination angle of the well is less than 15°, the logging response of the array laterolog is less afected by the well inclination, and the well inclination correction need not be performed. The logging response values of highly deviated wells with inclination angles exceeding 60° and horizontal wells are quite diferent from those of vertical wells; thus, well deviation correction must be performed. To improve the stability of array laterolog logging inversion using the accurate forward response, a Newton–singular value decomposition method based on particle swarm optimization is proposed to realize inversion of array laterolog logging, and the stability and reliability of logging inversion are greatly improved. Thus, application of the theoretical model and actual data processing and analysis show that the proposed method can efectively and accurately eliminate the infuence of a complex logging environment and obtain real formation parameters.
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