Géophysique
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Item Estimation de la perméabilité a partir des diagraphies en utilisant la logique floue : application dans le périmètre d’In Aménas (Bassin d’Illizi)(2017) Kerchouche, HabibaLa perméabilité est un paramètre important pour la caractérisation des réservoirs. La meilleure méthode directe pour la mesure de la perméabilité est obtenue à partir de l'analyse des carottes. Toutefois, le carottage est très coûteux, prend du temps et fournit des informations éparses sur l'ensemble du champ ce qui limite de telles mesures. Par conséquent, le but de cette étude est de prédire la perméabilité de la formation à partir des mesures de diagraphies en utilisant la logique floue. La méthode proposée présente de nombreux avantages. Elle est économique et surtout elle fournit un profil de perméabilité continu à travers une formation particulière contrairement à la perméabilité obtenue à partir de l'analyse du test qui fournit une valeur moyenne pour toute la zone de drainage du puits. La logique floue est simplement une application de techniques statistiques reconnues. Alors que les techniques classiques agissent à l'absolu, la nouvelle méthode porte un terme d'erreur inhérent à travers le calcul plutôt que de l'ignorer ou de le minimiser. Cela conserve les informations associées à l'erreur et donne étonnamment de meilleurs résultats. La technique de logique floue présentée dans ce document a été utilisée pour trouver des relations entre les diagraphies et les résultats des carottes. Ces relations ont été utilisées pour prédire des courbes de perméabilité continues avec une comparaison visuelle et numérique de l'incertitude dans les intervalles carottés et non carottés. Les mesures de carottes ont été utilisées pour valider les prédictions. La technique est démontrée avec une application aux données de puits dans le bassin d'Illizi de la plate-forme saharienne algérienne. Les résultats du réservoir F4 du puits ILZ-1 avec des intervalles non carottés montrent que la technique peut faire une estimation plus précise et plus fiable de la perméabilité d’un réservoir par rapport aux méthodes de calcul classiques. Cette technique intelligente peut être utilisée comme un outil puissant pour la caractérisation des réservoirs à partir de diagraphies des projets de développement de puits de pétrole et de gaz naturel. Ce document présente les données de perméabilité prédites par rapport à celles réelles pour démontrer l'efficacité de la technique proposéeItem Identification de la lithologie par l'utilisation d'un système hybride Neuro-Flou (Application sur des données du Sud Algérien)(2015) Benbrouk, SalaheddineNous avons tenté dans ce travail d'appliquer un système d'inférence flou (FIS) pour l'interprétation automatique des diagraphies, en vue d'identifier la taille des grains et la lithologie des formations. Pour cela, nous avons utilisé deux systèmes FIS, un, créé par l'utilisateur (log analyste) et un autre créé à partir d'un système neuro-flou ANFIS (Adaptif Neuro-Fuzzy Inference System), équivalent à un réseau de neurones supervisé de type Perceptron multicouche (PMC) à rétro-propagation. Pour le système FIS créé par l'utilisateur, nous avons conçu deux types de FIS, à savoir inférence Mamdani et inférence Sugeno, qui ont les mêmes fonctions d'appartenance des entrées (les diagraphies) et les mêmes règles floues, la seule différence est la sortie; pour le premier, la sortie est une donnée floue représentant la taille des grains, et pour le deuxième, la sortie est constante représentant la lithologie. D'après les résultats obtenus qui sont plus au moins satisfaisants, nous avons constaté que la performance du système FIS est conditionnée par le bon choix des fonctions d'appartenance et des règles floues. Afin de surmonter ces difficultés, Nous avons utilisé le système neuro-flou ANFIS pour la conception du deuxième système FIS sur la base des données d'apprentissage (des exemples d'entrées/sortie) du puits P2. A cette étape nous avons fait varier le pas d'apprentissage pour voir son influence sur la convergence du système. Les résultats obtenus sont présentés et comparés par rapport à ceux obtenus à partir du log chantier (Master log) et les données de carottes du puits P1Item Contribution à la caractérisation des réservoirs fissurés du champ de Hassi Messaoud par classement flou, réseaux de neurones artificiels et magnétisme des roches(2015) Ali Zerrouki, AhmedLes réservoirs fissurés naturels forment une catégorie des réservoirs tout à fait particulière, à cause de l'effet de la porosité et la perméabilité de fractures. L'optimisation de l'exploitation des réserves d'hydrocarbures dans ce type de réservoirs nécessite une étude spécifique par rapport aux autres réservoirs conventionnels. Notre étude consiste à exploiter au maximum les données disponibles pour mieux caractériser ce type de réservoirs, malgré le manque d'enregistrement de diagraphie sonique dans les puits étudiés. Les données des diagraphies sont utilisées pour estimer la porosité de fractures naturelles qui est considérée comme un paramètre essentiel pour évaluer et modéliser un réservoir fracturé. La prédiction de ce paramètre est faite, en se basant sur la logique floue et les réseaux de neurones. La fracturation du réservoir des quartzites de Hamra au sud-ouest du champ de Hassi Messaoud est étudiée, en exploitant les données des diagraphies d'imagerie et les carottes de puits. La combinaison des différentes techniques (diffraction des rayons X, microscopie électronique à balayage et magnétisme des roches) est utilisée pour mieux caractériser la nature des porteurs magnétiques dans le réservoir étudié. La recherche d'une relation linéaire ou non linéaire entre la susceptibilité magnétique et les paramètres pétrophysiques a fait l'objet de notre étude, en appliquant l'analyse des composantes principales et les réseaux de neurones. Les résultats trouvés montrent que le coefficient de corrélation (R2) entre les valeurs de la porosité de fractures estimées par le réseau de neurones et celles calculées par diagraphies est égale à 0.878. Les techniques combinées utilisées pour identifier la minéralogie magnétique ont montré que la pyrrhotite, l'hématite et la magnétite sont les minéraux magnétiques responsables de la forte susceptibilité magnétique dans le réservoir des quartzites de Hamra des puits étudiés. La prédiction de la susceptibilité magnétique est estimée à partir des données de diagraphies, en utilisant la logique floue et les réseaux de neurones. Les résultats trouvés, avec un réseau de 25 neurones dans la couche cachée, montrent une bonne performance dans la phase de test, avec une erreur quadratique moyenne, erreur relative moyenne et un coefficient de corrélation (R) égaux à 0.0142, 0.0743 et 0.907 respectivement. Ces résultats prouvent l'existence d'une relation non linéaire entre la susceptibilité magnétique et ces paramètres