Contribution à la caractérisation des réservoirs fissurés du champ de Hassi Messaoud par classement flou, réseaux de neurones artificiels et magnétisme des roches

Abstract

Les 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