Yön Bağımlı (Anizotropik) Ortamlarda İndüksiyon Kuyu Logları Verilerinden Tabaka Sınırlarının Kesirli Türev Yöntemleri ile Tayini ve Tabaka Özdirençlerinin Yapay Sinir Ağları ile Kestirimi

TÜBİTAK Projesi, 1002 - Hızlı Destek Programı, 2025 - 2026

Proje Türü: TÜBİTAK Projesi
Destek Programı: 1002 - Hızlı Destek Programı
Başlama Tarihi: Ocak 2025
Bitiş Tarihi: Ocak 2026

Proje Özeti

Bu çalışmada, yön bağımlı (anizotropik) yeraltı formasyonlarında indüksiyon kuyu logu verilerinden tabaka sınırlarının ve özdirenç değerleri kestirilmiştir. Elektriksel anizotropinin etkisi, kuyu loglarının yorumlanmasını zorlaştırmakta ve rezervuar karakterizasyonunda önemli hatalara yol açmaktadır. Bu sorunu aşmak için çalışmada klasik türev yöntemlerine ek olarak kesirli türev teknikleri de kullanılarak tabaka sınırları daha hassas bir şekilde belirlenmiştir. Düşey ve yatay manyetik alan bileşenlerinin sanal kısımlarından görünür özdirençler hesaplanmış, ardından Newton iteratif yöntemi ile bu değerler iyileştirilmiştir. Elde edilen bu değerler, yapay sinir ağları (YSA) ve genelleştirilmiş regresyon sinir ağları (GRNN) kullanılarak özdirençler kestirilmiştir. Ayrıca, Levenberg-Marquardt, Bayesian Regularization, Scaled Conjugate Gradient, Resilient Backpropagation ve GRNN gibi farklı eğitim algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır. Yöntem homojen, iki, üç tabakalı sentetik modeller üzerinde test edilmiş, ardından Oklahoma çok katmanlı benchmark ve Florida kıyılarındaki kuyu ölçülerine uygulanmıştır. Bu bütünleşik yaklaşım, yeraltı formasyonlarının özdirençlerinin göreceli daha doğru modellenmesini sağlamakta ve petrol rezervuar değerlendirmelerinde kullanılan porozite ve suya doygunluk gibi parametrelerin güvenilir şekilde kestirilmesine katkı sunmaktadır. Sonuçlar, Newton yönteminin makine öğrenimiyle birleştirilmesinin, anizotropik ortamlarda özdirenç kestirimi ve sınır tespitini önemli ölçüde iyileştirdiğini göstermektedir.