Sử dụng mạng neural nhân tạo trong địa thống kê

Abstract

Ứng suất ngang nhỏ nhất (Shmin) đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu về đặc tính vỉa, mô hình hóa vỉa dầu khí, trong công tác khoan, khai thác và kích thích giếng. Tuy nhiên, hiện nay không thể tiến hành đo ứng suất ngang nhỏ nhất dọc theo thân giếng như các thông số địa vật lý, ứng suất ngang nhỏ nhất dược do thông qua tiến hành leak-off test (LOT) tại một vài điểm trong một giếng. Các công thức thực nghiệm dược tìm ra để xác định ứng suất ngang nhỏ nhất cho từng vùng khác nhau. Tuy nhiên, các công thức thực nghiệm này phải được hiệu chỉnh bằng LOT, mà dữ liệu LOT thường rất ít trong một tiếng và số lượng giếng khoan có giới hạn. Mặc khác, công thức thực nghiệm của một vùng sẽ không chính xác cho vùng khác.