Caractérisation de réservoir par l'analyse neuronale et fractale

Leila Aliouane - Collection Omn.univ.europ.

80 pages, parution le 07/03/2017

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Résumé

La plupart des réserves mondiales de pétrole proviennent d'une meilleure exploitation de champs déjà connus par des méthodes de plus en plus sophistiquées. Les réserves récupérables sont donc estimées en fonction des différents modes d'exploitation des champs. Compte tenu de cette évolution, chaque compagnie pétrolière se doit de connaître de manière détaillée l'architecture interne de ses réservoirs souterrains. Pour cela, l'identification du faciès lithologique d'un réservoir, nous permet de faire les perforations aux endroits poreux et moins argileux L'identification du lithofaciès est la première tâche à effectuer pour la caractérisation de réservoir. Le lithofaciès consiste en une description des différentes formations géologiques composant un puits. Pour résoudre nos problèmes les plus complexes nous avons besoin d'aller au-delà des techniques mathématiques standards. Comme alternative, nous avons besoin de compléter les méthodes d'analyse conventionnelle par plusieurs méthodologies qui emergent actuellement, l'intelligence artificielle. Ce livre reporte et contribue à investiguer les potentialités des nouvelles techniques connexionnistes dans la caractérisation de réservoir

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Editions universitaires européennes
Auteur(s)	Leila Aliouane
Collection	Omn.univ.europ.
Parution	07/03/2017
Nb. de pages	80
Format	15.2 x 22.9
Couverture	Broché
Poids	131g
EAN13	9783639621488