Faktoranalízisen alapuló új statisztikus eljárás a szivárgási tényező meghatározására

A Miskolci Egyetem Geofizikai Tanszékén kifejlesztett faktoranalízisen alapuló statisztikus eljárással korábban az agyagtartalmat határoztuk meg a fúrólyukszelvényekből. Folytatva az alkalmazási lehetőségeket, ebben a tanulmányban a víztárolók agyagtartalmával szorosan összefüggő mennyiséget a szivárgási tényezőt származtatjuk a faktorszelvényekből. Szintetikus modellkísérleten és terepi alkalmazásokon keresztül mutatjuk be a kiértékelési eljárást, mely mind elsődleges, mind másodlagos porozitású kőzetekben jól alkalmazható. A faktoranalízis eredményei megfelelő egyezőséget mutatnak a Kozeny-Carman modell alapján számított és a vízadó formációk hidraulikai tesztjeiből származó szivárgási tényezők értékeivel. A fúrólyukszelvények egyidejű statisztikai feldolgozásával folytonos in-situ információ nyerhető a szivárgási tényezőről a fúrólyuk teljes hossza mentén, mely 2-D faktoranalízis alkalmazása esetén kiterjeszthető a szomszédos fúrások közötti térrészre. A tanulmány célja egy új független szelvényértelmezési eljárás bemutatása, mely hatékonyan felhasználható a hidrogeofizikai kutatások során

Száraz sûrûség meghatározása mérnökgeofizikai szondázási adatok statisztikus feldolgozásával

Felszínközeli szerkezetek kutatása során a száraz sûrûség meghatározása alapvetõ geotechnikai feladat. A jelenleg alkalmazott módszerekkel a mérési terület egy-egy pont- jában áll információ a rendelkezésünkre. A cikkben bemutatott statisztikai eljárással folytonos és in-situ információt kaphatunk a fenti mennyiség területi eloszlásáról. A szá- raz sûrûség a kõzetsûrûséggel, porozitással és agyagtartalommal áll kapcsolatban, melyet mérnökgeofizikai szondázási adatokból direkt (determinisztikus) módon határozhatunk meg. E paramétereken kívül még szükséges a víztelítettség ismerete, melyet az összes szel- vény együttes faktor analízisével határozunk meg. Az esettanulmány egy hazai területen 12 fúrásra vonatkozóan megadja a száraz sûrûség 2D eloszlását, és egy lokális regressziós összefüggést közöl a mért kõzetsûrûség és a száraz sûrûség között

FLOAT-ENCODED GENETIC ALGORITHM USED FOR THE INVERSION PROCESSING OF WELL-LOGGING DATA

In this chapter a Float-Encoded Genetic Algorithm is presented for solving the well-logging inverse problem. The aim of the global inversion of well-logging data is to provide a robust and reliable estimate of petrophysical properties of geological structures such as porosity, water saturation, shale volume and mineral content. There are two possible ways to solve the interpretation problem. The first is a conventional inversion scheme, which estimates the unknowns to different depths separately. In the forward modeling phase of the local inversion procedure the theoretical well-logging data are calculated by using locally defined probe response functions, which are then fitted to real data in order to estimate model parameters only to one depth. This procedure leads to a marginally over-determined inverse problem, which results in relatively poor parameter estimates. A further disadvantage of the above technique is that some crucial quantities such as the thickness of layered geological formations cannot be extracted by inversion, because it does not appear explicitly in local response equations. A new inversion methodology introduced by the authors gives much more freedom in choosing the inversion parameters. The so-called interval inversion method inverts all data measured from a greater depth interval in a joint inversion process. By a series expansion-based discretization of the petrophysical model a highly over-determined inverse problem can be formulated, which enables to estimate the petrophysical parameters including new unknowns such as zone parameters and layer thicknesses more accurately compared to local inversion methods. The authors give further references for several applications of the global inversion method. In this chapter, a synthetic and two field examples are presented to demonstrate the application of the Genetic Algorithm-based inversion method. It is shown that the combination of the new inversion strategy and global optimization tools forms a highly effective and adaptive algorithm for earth scientists who are interested in a more reliable calculation of the reserves of hydrocarbons and other mineral resources

HYDROGEOPHYSICAL CHARACTERIZATION OF GROUNDWATER FORMATIONS BASED ON WELL LOGS: CASE STUDY ON CENOZOIC CLASTIC AQUIFERS IN EAST HUNGARY

Ground geophysical surveys can be effectively used for detecting and delineating shallow groundwater structures. For calculating the freshwater reserves, well-logging measurements need to be made in prospecting wells. In this paper, groundwater formations are evaluated using electric and nuclear logging data to extract the petrophysical and hydraulic parameters of aquifers and aquitards. To quantify the relative fractions of rock constituents, the effective porosity, shale content, water saturation and rock-matrix volumes should be estimated. The effective layer-thicknesses of permeable beds are of importance in locating the depth-intervals of water exploitation. The above parameters cannot be calculated reliably when the zone parameters such as cementation exponent, tortuosity factor, pore-water density and resistivity are not certain. With accurate petrophysical and zone parameters, an estimate can be given to hydraulic conductivity, which is one of the most important hydraulic rock properties in solving hydrogeophysical problems. First, a comprehensive interpretation method proposed by Professor János Csókás (1918-2000), former head of the Department of Geophysics, University of Miskolc, is used to give an estimate of hydraulic conductivity and critical velocity of flow without the need for grain-size data. Then, shale volume and hydraulic conductivity are determined separately by statistical factor analysis of well logs. Effective porosity, specific surface of grains and water saturation can be derived by well-known deterministic equations. Those of core measurements confirm the results of well log analysis. A set of detailed regression analyses is performed to specify the local regression relationships between the estimated parameters. It is also shown that there is a strong correlation between shale volume and hydraulic conductivity (and other quantities) and that the independent interpretation results are consistent. The advantage of the Csókás and factor analysis-based approaches is that instead of using a single well log, they utilize all types of well logs sensitive to the relevant petrophysical/hydraulic parameters for a more reliable hydrogeophysical characterization of aquifers

Cluster Analysis Assisted Float-Encoded Genetic Algorithm for a More Automated Characterization of Hydrocarbon Reservoirs

A genetic algorithm-based joint inversion method is presented for evaluating hydrocarbon-bearing geological forma- tions. Conventional inversion procedures routinely used in the oil industry perform the inversion processing of borehole geophysical data locally. As having barely more types of data than unknowns in a depth, a set of marginally over-de- termined inverse problems has to be solved along a borehole, which is a rather noise sensitive procedure. For the reduc- tion of noise effect, the amount of overdetermination must be increased. To fulfill this requirement, we suggest the use of our interval inversion method, which inverts simultaneously all data from a greater depth interval to estimate petro- physical parameters of reservoirs to the same interval. A series expansion based discretization scheme ensures much more data against unknowns that significantly reduces the estimation error of model parameters. The knowledge of res- ervoir boundaries is also required for reserve calculation. Well logs contain information about layer-thicknesses, but they cannot be extracted by the local inversion approach. We showed earlier that the depth coordinates of layer- boundaries can be determined within the interval inversion procedure. The weakness of method is that the output of inversion is highly influenced by arbitrary assumptions made for layer-thicknesses when creating a starting model (i.e. number of layers, search domain of thicknesses). In this study, we apply an automated procedure for the determination of rock interfaces. We perform multidimensional hierarchical cluster analysis on well-logging data before inversion that separates the measuring points of different layers on a lithological basis. As a result, the vertical distribution of clusters furnishes the coordinates of layer-boundaries, which are then used as initial model parameters for the interval inversion procedure. The improved inversion method gives a fast, automatic and objective estimation to layer-boundaries and petrophysical parameters, which is demonstrated by a hydrocarbon field example

Édesvíztárolók szivárgási paramétereinek meghatározása a Csókás eljárás alkalmazásával

Csókás János (1918-2000) a Miskolci Egyetem Geofizikai Tanszékének egykori professzora 1995-ben publikált a szivárgási tényező, a vízhozam és egyéb vízminőségi paraméterek meghatározására alkalmas karotázs kiértékelési eljárást. A módszer laza törmelékes üledékes kőzetekben alkalmazható, mely a nukleáris és fajlagos ellenállás adatok alapján a szemcseátmérők ismerete nélkül adja meg a szivárgási tényező folytonos szelvényét. A tanulmányban összehasonlítást végzünk a standard Kozeny-Carman és a Csókás modell között. Ennek keretében szintetikus adatok feldolgozásával megvizsgáljuk a módszer pontosságát és zajérzékenységét. Majd terepi szelvényadatok felhasználásával bemutatjuk, hogy a Csókás eljárással és a magadatokon alapuló Kozeny-Carman módszerrel becsült szivárgási tényező értékek jól korrelálnak. A Csókás eljárással kapott eredményeket megerősítik a Hazen-formula alapján számított tapasztalati és a feltáró faktoranalízisen alapuló többváltozós statisztikus kiértékelési eredmények is. A Csókás eljárás és a faktoranalízis együttes alkalmazásával meghatározzuk néhány kőzetfizikai paraméter és a szivárgási tényező in-situ regressziós kapcsolatát. Csókás professzor alapvető törekvése az volt, hogy a víztárolók vizsgálatához szükséges kőzetfizikai és szivárgási paramétereket a fúrólyukszelvényekből származtassa. Ezt az alapgondolatot követve a módszer továbbfejlesztése ma is aktuális lehet. Ugyanis az eljárás bemenő paramétereit a korszerű mérések alapján pontosabban meghatározhatjuk, mellyel tovább javíthatjuk a kiértékelés hatékonyságát a tárolókőzetek kutatása és az édesvízkészletek kitermelése során

Evaluation of hydraulic conductivity in shallow groundwater formations: a comparative study of the Csókás’ and Kozeny–Carman model

The Kozeny–Carman equation has achieved widespread use as a standard model for estimating hydraulic conductivity of aquifers. An empirically modified form applicable in shallow formations called Csókás’ formula is discussed, which is based on the relation between the effective grain-size and formation factor of freshwater-bearing unconsolidated sediments. The method gives a continuous estimate of hydraulic conductivity along a borehole by using electric and nuclear logging measurements without the need of grain-size data. In the first step, synthetic well-logging data sets of different noise levels are generated from an exactly known petrophysical model to test the noise sensitivity of the Csókás’ method and to assess the degree of correlation between the results of Csókás’ and Kozeny–Carman model. In the next step, borehole logs acquired from Hungarian sites are processed to make a comparison between the Csókás’ formula and the Kozeny–Carman equation including grain-size data measured on rock samples. The hydraulic conductivity logs derived separately from the Csókás’ and Kozeny–Carman formulae show reliable interpretation results, which are also validated by the Hazen’s formula and statistical factor analysis. The fundamental goal of Professor Csókás’ research was to derive some useful hydraulic parameters solely from well-logging observations. This idea may be of importance today since the input parameters can be determined more accurately by advanced measurement techniques. Hence, the Csókás’ formula may inspire the hydrogeophysicists to make further developments for a more efficient exploration of groundwater resources

Módszerfejlesztés mélyfúrási geofizikai adatok integrált intervallum-inverziójára földtani szerkezetek morfológiájának meghatározása céljából = New method for the determination of morphology of the geological structures using integrated interval inversion of well log data

A mélyfúrási geofizikai adatok inverziójának irodalmi feldolgozását ill. a mélységpontonkénti- és az intervalluminverziós algoritmusok fejlesztésében elért legfontosabb nemzetközi és hazai eredmények áttekintését az egyik közreműködő kutató elvégezte és 2005-ben megvédett PhD értekezésében közölte. Az eredetileg egyetlen fúrásban mért adatok értelmezésére kidolgozott intervallum inverziós módszert továbbfejlesztettük, ezáltal lehetővé vált több fúrás adatainak együttes inverziója, mely az ismeretlen petrofizkai paramétereken túl a réteghatárok laterális (2-D) elhelyezkedését is szimultán módon meghatározza. Az optimalizáció oldaláról modern, véletlen-keresésen alapuló globális szélsőérték-kereső eljárást (Simulated Annealing) alkalmaztunk, emellett a valós számábrázolású Genetikus Algoritmust is bevontuk vizsgálataink körébe. Az utolsó lépésben lineáris módszerrel kiegészítve (a kovariancia mátrix megadásával) lehetővé vált a becsült paraméterek hibájának meghatározása. Összefoglalásul megállapíthatjuk, hogy a tesztelési eredmények alapján az új módszer alkalmazható terepi adatok inverziójára. Az eljárást alkalmazva végül egy valós hazai CH-tárolón mért adatrendszert dolgoztunk fel. A 2D közelítésben tárgyalt CH-tároló morfológiájára kapott eredmény meggyőzően igazolta az algoritmus gyakorlati használhatóságát. | Most important domestic and international results accomplished by the review of relevant scientific literature and development of local (point-by-point) and interval inversion algorithms were outlined and published in a PhD thesis defended by a researcher participating in the project in 2005. The interval inversion method originally developed for the interpretation of single-well data was further developed by us for supporting the joint inversion of multi-well data giving a simultaneous estimate for petrophysical parameters and lateral (2D) position of layer-boundaries. As for the part of optimization, a modern global optimization method called Simulated Annealing based on random optimum seeking technique was used. A Genetic Algorithm as a float-encoded implementation was applied in the research work, too. The determination of model estimation error was feasible by using a linear step (by specifying the covariance matrix) at the end of the inversion procedure. In conclusion, we can state from the test results that the new method is applicable to the inversion of field data. As an application, we processed a well-logging data set, which was measured in a domestic hydrocarbon field. The result obtained for the morphology of the hydrocarbon reservoir as a 2D approximation proved to be convincing in practical usability