SYSTEM AND SELF-LEARNING METHOD FOR THE INTERPRETATION OF PETROPHYSICAL PARAMETERS

• Main Authors: MASALMEH, Shehadeh, RAVOOF SHAIK, Abdul, AL SHEHHI, Budoor, BIN AMRO, Ahmed, AL SUMAITI, Ali
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 05.10.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; EARTH DRILLING; EARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; FIXED CONSTRUCTIONS; INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES; MEASURING; MINING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR ASLURRY OF MINERALS FROM WELLS; PHYSICS; TESTING

A computer-implemented method and system (700) for approximating a predicted relative permeability curve (80p) and a predicted capillary pressure curve (90p) for a core plug sample (50) are disclosed. The method comprises predicting the relative permeability curve (80p) and the capillary pressure curve (90p) for the core plug sample (50). The predicting is done using a trained machine learning algorithm (130) and input measured pressure drop values (40m), input measured fluid properties (30m), input measured porous medium properties (20m), and input measured fluid saturation profiles (15m). Sont divulgués un procédé et un système mis en œuvre par ordinateur (700) pour approximer une courbe de perméabilité relative prédite (80p) et une courbe de pression capillaire prédite (90p) pour un échantillon de fiche centrale (50). Le procédé comprend la prédiction de la courbe de perméabilité relative (80p) et de la courbe de pression capillaire (90p) pour l'échantillon de bouchon de noyau (50). La prédiction est effectuée à l'aide d'un algorithme d'apprentissage machine entraîné (130) et des valeurs de chute de pression mesurées d'entrée (40m), des propriétés de fluide mesurées d'entrée (30m), des propriétés de milieu poreux mesurées d'entrée (20m), et des profils de saturation de fluide mesurés d'entrée (15m).