Estimation of the Petrophysical Properties of the Lower Cretaceous Yamama (YC) Formation in Siba Field

   In southern Iraq, the Yamama Formation has been a primary carbonate resource since the Lower Cretaceous era. This study covers Siba Field, which is located in southeastern Iraq. This paper will be devoted to a YC unit of study. The most crucial step in reservoir management is petrophysical characterization. The primary goal of this research is to assess the reservoir features and lithology of the Yamama (YC) Formation in the Siba region. Accessible excellent logs include sonic, density, neutron, gamma-ray, SP, and resistivity readings. The Interactive Petrophysics (IP4.4) program examined and estimated petrophysical features such as clay volume, porosity, and water saturation. The optimum approach was the neutron density and clay volume calculation using the Gamma Ray Method (VclGR), it was 0.246 in SB-6 since they are not impacted by anything. The Archie method was chosen due to its suitability for limestone. The lithology and mineralogy of the formations were determined using M-N cross plots; the diagram revealed that the Formation was composed of limestone. The Archie parameter was determined using the Pickett plot and formation water resistivity from the Pickett plot and SP log where the results were similar in all wells (RW=0.016, m=2.08, n=2.3, a=1.1). In addition, the higher section of the formation has good reservoir qualities such as density is (2.368g/cc), porosity is (PHIE=0.117) in SB-6

Сейсмическая инверсия при помощи алгоритмов машинного обучения на примере Ваделыпского нефтяного месторождения

Целью данной работы является разработка алгоритма способного восстанавливать кривые акустического и плотностного каротажей из сейсмического отклика. В процессе выполнения данной работы были написаны, программно реализованы и апробированы алгоритмы для проведения сейсмической инверсии, в ходе которой восстанавливаются плотностные и акустические каротажи. По результатам восстановления кривых акустического и плотностного каротажей из сейсмической трассы сравнивались алгоритмы машинного и глубокого обучения. Ранее не использованный для решения аналогичных задач алгоритм продемонстрировал лучшие и стабильные результаты, после чего был рекомендован для применения на данном месторождении. Также проведен расчет экономического эффекта от использования данного подхода.The goal of this work is to develop a technique capable to establish relationship between sonic, density logs and seismic response. During performing this work program code was created, realized and approved for conducting seismic inversion during which density and sonic logs are recovered. Results of predicted density and sonic logs from seismic trace for several machine learning and deep learning algorithms were compared. Chosen algorithms previously were not applied for solving similar regression problems. After performing this work, the best algorithm was recommended. Possible economic impact from suggested technique was described and estimated

Βελτίωση κλιματικών εκτιμήσεων για το θερμικό περιβάλλον αστικών περιοχών μέσω της υποκλιμάκωσης περιοχικών κλιματικών μοντέλων

Στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι να συνδέσει την ανάλυση μεταξύ των Περιοχικών Κλιματικών Μοντέλων και των μοντέλων τοπικής κλίμακας, εστιάζοντας στο θερμικό περιβάλλον. Αναπτύχθηκε ένας δυναμικός-στατιστικός υποβιβασμός κλίμακας των μεταβλητών της ημερήσιας μέγιστης και ελάχιστης θερμοκρασίας βασιζόμενος σε δύο μοντέλα μεθόδων, των Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων και της Πολλαπλής Γραμμικής Παλινδρόμησης. Η προσέγγιση περιλάμβανε τη χρήση προσομοιώσεων δύο Περιοχικών Κλιματικών Μοντέλων στα οποία πραγματοποιήθηκε περαιτέρω υποκλιμάκωση, ούτως ώστε να παραχθούν κλιματικές πληροφορίες σε καλύτερη χωρική ανάλυση, αυτή του 1km. Εφαρμόστηκε, επίσης, μια μεθοδολογία επιλογής μεταβλητών με σκοπό την εξαγωγή του βέλτιστου υποσυνόλου αυτών, το οποίο χρησιμοποιήθηκε στη συνέχεια στην εκπαίδευση των στατιστικών μοντέλων. Η διαδικασία του στατιστικού υποβιβασμού κλίμακας εφαρμόστηκε σε δύο περιοχικά κλιματικά μοντέλα τα οποία τροφοδοτούνταν από τα δεδομένα επανανάλυσης ERA-Interim για τα έτη 2008-2011 για την περιοχή της Αθήνας. Τα αποτελέσματα του υποβιβασμού κλίμακας συγκρίθηκαν με δεδομένα θερμοκρασίας υψηλής ανάλυσης από τις προσομοιώσεις του αστικού κλιματικού μοντέλου UrbClim. Η εγκυρότητα των δεδομένων του μοντέλου UrbClim αξιολογήθηκε με βάση τις μετρήσεις συγκεκριμένων μετεωρολογικών σταθμών της ευρύτερης περιοχής της Αθήνας για τα έτη 2016-2017. Για την εκτίμηση της απόδοσης των σχέσεων πραγματοποιήθηκε εφαρμογή τους στο έτος 2012 και υπολογίστηκαν προκύπτοντα στατιστικά σφάλματα. Τελικά, οι σχέσεις που εξήχθησαν από τα μοντέλα εφαρμόστηκαν στην ιστορική (1971-2000) και μελλοντική περίοδο (2041-2070) με σκοπό την εκτίμηση σε χωρική ανάλυση 1km, της μεταβολής της μέγιστης και της ελάχιστης θερμοκρασίας με βάση δύο αντιπροσωπευτικά σενάρια συγκεντρώσεων θερμοκηπιακών αερίων, το μετριοπαθές RCP4.5 και το δυσμενές RCP8.5. Με βάση τα αποτελέσματα που προέκυψαν εκτιμάται αύξηση για τη μεν, μέση μέγιστη θερμοκρασία κατά 1.7oC στο RCP4.5 και κατά 2.3oC στο RCP8.5 για τη δε, μέση ελάχιστη θερμοκρασία 1.5oC και 2.1oC, αντίστοιχα.The main objective of the present thesis is to bridge the gap between the Regional Climate Model resolution and the respective one at the city scale, with the focus given to the thermal environment. A dynamic-statistical downscaling methodology for the daily maximum and minimum temperature is developed based on Artificial Neural Networks and Multiple Linear Regression Models. The approach involves the use of simulations from two Regional Climate Models that are further downscaled to a finer resolution (1km). A feature selection methodology is also applied to select an optimum subset of parameters for training the statistical models. The downscaling methodology is applied to two Regional Climate Models, driven by the ERA-Interim reanalysis from 2008-2011 for the region of Athens Greece. Results are compared to the respective ones on temperature as resulting from the application of a high-resolution urban climate model (UrbClim). Results of the UrbClim model were validated using in-situ temperature observations for selected meteorological stations, for the period 2016-2017. The performance of the relationships was validated for the year 2012. Finally, the relationships that were extracted by the models were further used to quantify changes in maximum and minimum temperature at grid size of 1 km, between the historical period (1971-2000) and mid-century (2041-2071) climate projections for two different Representative Concentration Pathways (the moderate RCP4.5, and the more extreme RCP8.5). Based on the results, both mean maximum and minimum temperature are estimated to increase by 1.7oC and 1.5oC for RCP4.5 and 2.3oC and 2.1oC for RCP8.5, respectively