Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
68517	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	Applicability of geostatistical and fractal techniques for characterizing and deriving reservoir grid-block values for numerical simulation / Jeoistatiksel ve fraktal tekniklerinin sayısal simülasyonda kullanılarak rezervuar blok değerlerinin hesaplanması ve krakterizasyonu için uygulanabilirliği Yazar:BURAK YETEN Danışman: YRD. DOÇ. DR. FEVZİ GÜMRAH Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği = Petroleum and Natural Gas Engineering Dizin:Jeoistatistik = Geostatistics ; Karakterizasyon = Characterization ; Kuyu logları = Well logging ; Rezervuarlar = Reservoirs ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 1997 333 s.
oz JEOISTATISTIKSEL VE FRAKTAL TEKNİKLERİN SAYISAL SİMÜLASYONDA KULLANILACAK REZERVUAR BLOK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI VE KARAKTERİZASYONU İÇEV UYGULANABİLİRLİĞİ YETEN, Burak Yüksek Lisans, Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Fevzi GÜMRAH Ocak 1997, 307 sayfa Rezervuar karakterizasyonu, rezervuar mühendisliğinin çok önemli bir dahdır. Amacı, rezervuar akış simülatörlerine gereken girdi verisini sağlamaktır. Akış simülasyonları, rezervuarın gelecekteki üretim performansının doğru ve güvenilir bir şekilde tahmin edilmesinde çok önemli rol oynarlar. Bu çalışmada, Türkiye'nin Güneydoğu'sunda yer alan bir petrol rezervuan, üç boyutlu geçirgenlik ve gözeneklilik dağılımları jeoistatistiksel ve fraktal teknikler kullanılarak karakterize edildi. Bu tekniklere girdi verisi olarak gözeneklilik kuyu loğları ve tapa geçirgenlik ölçümleri kullanıldı. VKuyu gözeneklilik loğları kullanılarak Yapay Sinir Ağlan ile geçirgenlik kuyu loğları oluşturuldu. Bu metodun klasik regrasyon ve istatistiksel yöntemlerden üstün olduğu görüldü. Fakat Yapay Sinir Ağlarının gözenekliliğin yerel olarak değişimini elde edilen geçirgenlik değerlerine yansıtamadığı gözlendi. Önce çalışma alanı kuyu gözeneklilik loğlarının histogram ve dağılım grafiklerinin basit istatistiksel özellikleri (ortalama ve değişim) ile beraber analiz edilmesi ile tesbit edildi. Jeoistatistiksel yöntemde üç boyutlu variogram oluşturuldu. Bu variogramı modelleyen denklemle krigleme uygulandı. Fraktal geometri tekniğinde kuyu loğu değerlerinin fraktal ön-boyutu hesaplandı. Bu ön- boyut spektral metodun uygulanmasıyla üç boyutlu dağılımları yaratmak için kullanıldı. Bu çalışmanın sonuçlarına göre her iki metodunda birbirlerine karşı avantajları ve dezavantajlarının olduğu görüldü. Jeoistatistiksel tekniklerin yerel olarak üç boyuttaki değişimi yakalayarak, örneklenmemiş noktalarda tahminler yapabildiği fakat bu tahminlerin gerçek heterojenliği yansıtamayacak kadar düzgün olduğu belirlendi, bu tekniğin, kullanılan yazılımların çalışma süreleri açısından, hızlı olduğu görüldü. Diğer taraftan fraktal tekniklerde, girdi verilerinin aynı formasyon girişine taşınması ve çalışma alanının kuyu lokasyonları ile sınırlandırılması sonucunda parametrenin yerel olarak üç boyutlu değişimini yakalanamadığı anlaşıldı, bunun yanında enterpolasyonla gerçekleştirilen düzgün dağılımın üstüne gürültü eklenmesi sonucunda ortaya çıkan dağılımların daha heterojen oldukları görüldü. Her iki metot ile yaratılan dağılımlar örneklenmiş noktalardaki (kuyularda) gerçek değerler ile karşılaştırıldı. Özellikle gözenkliliğin geçirgenliğe göre gerçek değerlere çok daha iyi bir uyum sağladığı görüldü. Geçirgenlik dağılımları, küçük ölçekteki heterojenliği kaybetmeden, akış simülatörüne uygun bir girdi olabilmeleri için analitik bir metodla Ölçeklendirildi. Anahtar Kelimeler : Rezervuar karakterizasyonu, yapay sinir ağlan, jeoistatistik, fraktal geometri, ölçeklendirme. Bilim Kodu : 617.01.01 VI
ABSTRACT APPLICABILITY OF GEOSTATISTICAL AND FRACTAL TECHNIQUES FOR CHARACTERIZING AND DERIVING RESERVOIR GRID-BLOCK VALUES FOR NUMERICAL SIMULATION YETEN, Burak M. Sc, Department of Petroleum and Natural Gas Engineering Supervisor : Assoc. Prof. Dr. Fevzi GUMRAH January 1997, 307 pages Reservoir characterization is a vital branch of reservoir engineering. The aim of the reservoir characterization is simply to generate necessary data for a flow simulation, which is a very important task in terms of making satisfactory and reliable future production performance predictions of the reservoir. In this study an oil field located in the Southeast of Turkey has been characterized by generation of three-dimensional porosity and permeability distributions using geostatistical and fractal methods by using composite porosity wireline logs and core plug permeability measurements as an input. The estimation/simulation process is performed with small grid dimensions in order to be able to capture the small scale heterogeneity. illAn artificial neural network methodology is also proposed to generate permeability logs. The use artificial neural networks in estimating permeability from porosity composite wireline logs was found to be superior to the classical regression and statistical techniques, but lacks of carrying spatial variability of porosity to estimated permeability. First the region of interest is chosen by inspection of the porosity histograms and scatter plots with coupling of checking the simple statistical features of the property such as mean and the variance. In geostatistical technique three-dimensional variograms are constructed, via the models fit to the variograms kriging is applied. In fractal technique the fractal co-dimension is calculated for each wireline log and spectral methods are used to generate three-dimensional distributions by using the evaluated fractal co-dimension. It is seen that both methods have advantages and disadvantages such that, geostatistical techniques are able to capture the actual three- dimensional variability of the property and can make estimations at unsampled locations resulting with smooth maps which do not seem to capture the actual heterogeneity, but useful in case of making quick inspection of the distribution due to the run-time of the associated softwares, on the other hand in fractal techniques, the data should put on depth prior to the simulation and the working area is bounded with the well locations, but due to the noise generated and superimposed on the smooth interpolated image the simulated maps seem more realistic. The validation of the geostatistical estimation and fractal simulation is performed by the use of sampled data at wellbores. The comparison resulted with an almost perfect match for porosity, and resulted with an acceptable match for permeability. Finally, the three-dimensional permeability distributions are averaged (upscaled) to a certain degree, at which the small scale heterogeneity information is still captured, to be able to generate a feasible input file for a flow simulator. Keywords: Reservoir characterization, artificial neural networks, geostatistics, fractal geometry, upscaling. Science Code : 617.01.01 IV