Określanie mechanicznych właściwości skał na podstawie właściwości fizycznych przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

W niniejszej pracy opracowano szereg związków między poszukiwaną cechą geomechaniczną, w tym parametrami sprężystymi – modułem Younga (E) i współczynnikiem Poissona (ʋ) oraz parametrami wytrzymałościowymi – wytrzymałością na ściskanie jednoosiowe (UCS) oraz stałą Biota (α), a cechami ośrodka, które najczęściej są standardowo mierzone lub szacowane dla większości obiektów złożowych. Cel pracy realizowano na obiekcie o potencjale węglowodorowym, w którym przedmiotem zainteresowania był interwał osadów dolnego paleozoiku, zdeponowanych w północnej części basenu bałtyckiego na obszarze koncesji Wejherowo. Do opracowania związków między poszukiwaną właściwością geomechaniczną ośrodka skalnego a innymi, standardowo mierzonymi lub interpretowanymi cechami fizycznymi skały zastosowano sztuczne sieci neuronowe z użyciem algorytmu wstecznej propagacji błędów (ang. back propagation). Algorytm wstecznej propagacji był wykorzystywany w środowisku oprogramowania Petrel (Schlumberger).

In this work, a number of relationships were found between the geomechanical properties, including elastic moduli – Young’s modulus (E) and Poisson’s ratio (ʋ) and strength properties – uniaxial compression strength (UCS) and Biot’s coefficient (α), and commonly measured and interpreted properties, fitting in a standard exploration of the reservoir rock. For this purpose, the shale formation of lower Paleozoic age deposited in the northern part of the Baltic Basin were investigated. An artificial neural network using back propagation algorithm, was used to develop the relationship between the geomechanical properties and other, more commonly measured or interpreted physical properties of rocks.