به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

clustering

در نشریات گروه زمین شناسی
تکرار جستجوی کلیدواژه clustering در نشریات گروه علوم پایه
  • مهدی رحمانی جوینانی، بنفشه حبیبیان دهکردی*
    رویکردهای یادگیری عمیق داده محور با چالش تولید داده هایی به تعداد زیاد و با کیفیت بالا و بار محاسباتی سنگین و زمان آموزش طولانی تحمیل شده توسط آن روبرو هستند. علاوه بر این، در صورتی که بعد از جداسازی تصادفی داده ها به سه مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش، توزیع آماری یکسانی برای آنها به دست نیاید، به دلیل رفتار نامنظم منحنی خطای آموزش و اعتبارسنجی، تعمیم پذیری خوبی حاصل نمی شود. در این پژوهش با استفاده از رویکرد مبتنی بر خوشه بندی اولیه داده ها و اختصاص درصد مشخصی از هر خوشه به سه مجموعه، و با پیمایش نتایج پیش بینی، کمینه داده مورد نیاز برای وارون سازی با رویکرد یادگیری عمیق ارائه می گردد. با اعمال آزمون های آماری نشان داده می شود که داده هایی که با این رویکرد جداسازی شده اند، دارای توزیع یکسان در سه مجموعه هستند. یک مدل یادگیری عمیق مبتنی بر معماری U-Net برای وارون سازی یک بعدی داده های مگنتوتلوریک آموزش داده می شود. به این منظور از یک مدل ژئوالکتریکی پنج لایه که شرایط یک میدان زمین گرمایی را شبیه سازی می کند، استفاده شده است. آموزش شبکه با تعداد متفاوت داده هایی که با روش گفته شده جداسازی شده اند، تکرار و عملکرد آن با معیارهای کمی و کیفی متفاوتی سنجیده می شود. با پیمایش نتایج وارون سازی با داده های آزمایشی یکسان بر مدل های آموزش دیده با درصد داده ای مختلف می توان بدون اینکه از دقت شبکه کاسته شود، به میزان 50 درصد تعداد داده های مورد نیاز برای آموزش مدل یادگیری عمیق و بنابراین زمان آموزش را کاهش داد. در مواجهه با داده های پیچیده تر، واقعی تر و نویزی قطعا جداسازی تصادفی رهیافت مناسبی برای تشکیل سه مجموعه نیست. هرچه شرایط پیچیده تر و تعداد ویژگی ها بیشتر باشد، جداسازی تصادفی راهکار نامناسب تری است؛ چراکه تفاوت توزیع های آماری سه مجموعه بیشتر می شود؛ و در نتیجه تعمیم پذیری کاهش و تعداد داده های مورد نیاز افزایش می یابد. در این صورت استفاده از خوشه بندی راهکار مناسبی برای یکسان سازی توزیع آماری سه مجموعه و کاهش تعداد داده هاست.
    کلید واژگان: خوشه بندی، مگنتوتلوریک، یادگیری عمیق، وارون سازی
    Mehdi Rahmani Jevinani, Banafsheh Habibian Dehkordi *
    Data-driven deep learning approaches have to deal with the challenge of generating large amounts of high-quality data, as well as the heavy computational cost and long training time imposed by it. Due to their ability to approximate complex nonlinear mapping functions, deep networks can be used effectively in geophysical inverse problems and better generalization can be achieved through deeper networks in many applications. In this research, an approach based on primary clustering of training data and assigning a certain percentage of each cluster to training, validation and test data has been used for data splitting. Kolmogorov Smirnov (KS) test has been applied to compare the distribution of three sets that are divided in this manner, and indicates that the training, validation and test data have the same distribution. A deep learning model based on modified U-Net architecture has been trained for one-dimensional inversion of magnetotelluric (MT) data, which is a highly non-linear regression problem. Supervised learning and back propagation error are used, and therefore, the inputs along with the corresponding outputs are given to the network in the form of training samples. For this purpose, a five-layer geoelectric model has been considered to simulate the conditions of a geothermal field. Using magnetotelluric forward modeling algorithm, the responses of this one-dimensional geoelectric model are analytically calculated in the frequency range of 0.01-100 Hz and in 13 frequencies that are uniformly distributed on a logarithmic scale, and total of 500000 sample data were generated. The thickness of the layers is variable and considered as part of the output. Pre-processing is done to scale the input and output variables before training and the network outputs are post-processed to be returned to the original interval. The mean square error (MSE) loss function and the Adam optimizer were used to train the network. Training is accomplished with a different amount of data separated by the mentioned method, and network performance is evaluated with some quantitative and qualitative criteria, including boxplots of Euclidean distance between true and predicted outputs and Nash Sutcliffe Efficiency coefficients. The trained network predicts the electrical resistivity and thickness of the layers from the new set of phase and apparent resistivity values. The results show that data splitting in this manner reduces the number of training data required to train the deep learning model by at least 50% without reducing the accuracy of the trained network. For noisy data and in more real scenarios, random separation is definitely not a suitable approach to form training, validation and test sets. In these conditions, the use of clustering is a suitable solution for equalizing the statistical distribution of the three sets and reducing the number of required data.
    Keywords: Clustering, Deep Learning, Inversion, Magnetotelluric
  • مریم آق آتابای*، فاطمه منچر
    دو زمین لرزه با بزرگای گشتاوری (Mw) بیش از 6 در تاریخ 11 تیر 1401  هجری شمسی در غرب بندر خمیر استان هرمزگان در جنوب ایران رخ دادند. کانون سطحی این زمین لرزه ها بر روی یک زون متراکم لرزه خیزی، با روند شمال شرق-جنوب غرب انتهای جنوب شرقی کمربند چین خورده رانده زاگرس در جنوب ایران قرار دارند. در این پژوهش، تغییرات زمانی پارامترهای فرکتالی لرزه خیزی شامل b-value و ابعاد فرکتالی مراکز سطحی و زمان رویداد زمین لرزه ها پیش از این زمین لرزه ها بررسی شد. داده ها در محدوده دایره ای شکل به مرکزیت کانون سطحی زمین لرزه اول و شعاع 60 کیلومتر برای یک دوره زمانی 5/3 ساله (از ابتدای 2019 تا زمان رویداد زمین لرزه ها) از مرکز لرزه نگاری ایران برگرفته شد. بر اساس نتایج این پژوهش، تا قبل از سال 2021 (5/1 سال پیش از رویداد زمین لرزه های هدف) پارامترهای فرکتالی تغییراتی متناسب با رخداد خوشه های لرزه ای متعدد این دوره زمانی نشان می دهند. بین سالهای 2021 و 2022 روند تغییرات دو پارامتر b-value  و Dt پس از یک افزایش قابل توجه و De نسبتا پایدار بوده است. سپس هر سه پارامتر لرزه خیزی در یک دوره زمانی چند ماهه پیش از زمین لرزه های اصلی الگوی مشابه (افزایش مقدار) نشان داده اند. بررسی نمودارهای نرخ ماهانه لرزه خیزی و بزرگا-زمان نشان داد که نرخ لرزه خیزی از اوایل سال 2021 تا قبل از زمان رویداد زمین لرزه های اصلی غرب بندر خمیر بسیار کم و زمین لرزه ها بصورت پراکنده در زمان رخ داده اند. اما نمودارمکان-زمان نشان می دهد که چند ماه قبل از وقوع زمین لرزه های اصلی یک دوره آرامش لرزه ای در اطراف زمین لرزه اصلی حاکم بوده و هم زمان با آن در شمال منطقه لرزه خیزی تداوم داشته است. نظر می رسد تغییرات معنادار پارامترهای فرکتالی لرزه خیزی در زمان حدود چند ماه پیش از رویداد زمین لرزه اصلی به دلیل آرامش لرزه ای حاکم بر منطقه است که می توان آن ها را به عنوان پیش نشانگر میان مدت زمین لرزه های 2022 غرب بندر خمیر استان هرمزگان معرفی کرد.
    کلید واژگان: پیش نشانگر، الگوی لرزه خیزی، خوشه بندی، زون گذر، زاگرس
    Maryam Agh-Atabai *, Fatemeh Manchar
    One of the goals of seismicity pattern studies is to find a precursor pattern prior to large earthquakes with the aim of their prediction. Foreshocks, doughnut pattern and seismic quiescence are seismic patterns that can be used as predictors in the short-term, medium-term and long-term period before earthquakes event (Mogi, 1985; Scholz, 1988). Researchers have shown that seismic parameters shows significant changes before the occurrence of earthquakes (Bayrak et al., 2017).  Investigating temporal changes of seismicity fractal parameters is one of the ways to find seismic pattern in periods before large earthquakes. In this research, the seismicity pattern before the 2022 Hormozgan (west of Bandar-e Khmir) earthquakes have been investigated using fractal methods. These earthquakes with moment magnitude (Mw) of more than 6 occurred on a dense seismic zone with a northeast-southwest trend at the southeast end of the Zagros fold-thrust belt. In this article, to investigate the precursory pattern, temporal changes of seismicity fractal parameters, including b-value, fractal dimension of earthquake epicenters, De, and fractal dimension of earthquake occurrence times, Dt,  were studied in a 3.5-years period before 2022 Hormozgan earthquakes. The correlation integral method was used to calculate the spatial and temporal fractal dimensions (Grassberger and Procaccia, 1983). The data used in this research (a circular area centered on the epicenter of the first event with a radius of 60 km) was extracted from Iranian Seismological Center (IRSC). The completeness Magnitude, Mc, was calculated 2.9 using the frequency-Magnitude curve, therefore earthquakes smaller than 2.9 were excluded from catalogue for subsequent fractal calculations. In this article, a fixed window method with a length of one year and steps of three months was used to investigate the temporal changes of the seismicity pattern. For each of the windows, three parameters b-value, De and Dt were calculated and graphs of their temporal changes were drawn. The results showed that until 2021 (1.5 years before the target earthquake event), the fractal parameters show changes corresponding to the occurrence of numerous earthquake clusters in this time period. Between the years 2021 and 2022, the change trend of two parameters b-value and Dt has been relatively stable after a significant increase. Then, all three seismic parameters have shown a similar pattern (increasing value) in a period of several months before the main events. The monthly seismicity rate histogram and magnitude time graph show that the seismicity rate from the beginning of 2021 until the 2022 Hormozgan earthquakes is very low and the distribution of earthquakes is scattered in time. But the space-time diagram shows that several months before the occurrence of the main earthquakes, there is a period of seismic quiescence around the main earthquake and at the same time, the seismicity continued in the north of the epicenter. It seems that the significant temporal changes of seismicity fractal parameters before the main earthquakes are due to the seismic quiescence, which can be considered as medium-term precursor of the 2022 Hormozgan earthquakes.
    Keywords: Precursor, Seismicity Pattern, Clustering, Transition Zone, Zagros
  • یحیی نیلوفری، بهمن سلیمانی*، علی کدخدائی، عبدالله چوگل

    تعیین الکتروفاسیسهای مخزنی نقش مهمی در ارزیابی پتروفیزیکی زونهای یک مخزن بمنظور بهرهبرداری بهینه از مخازن و توسعه میادین نفتی دارد. الکتروفاسیس بر مبنای خوشه بندی داده ها تعریف می شود، که بر مبنای خوشه بندی نمودارهای پتروفیزیکی مشابه در گروه-های یکسان و تمایز آنها از سایر گروه ها می باشد. پژوهش حاضر در سازند آسماری میدان نفتی قلعه نار صورت پذیرفته است. در ابتدا با استفاده از روش های مختلف خوشه سازی نظیر SOM، MRGC و DYNCLUST در تعدادی از چاه های میدان، مدل اولیه الکتروفاسیس ها تعیین گردید. الکتروفاسیس های تعیین شده با واحد های جریانی حاصل از تخلخل و تراوایی نمودارمغزه تطابق داده شد. از بین آنها روش SOM که دارای بیشترین تطابق بود جهت خوشه سازی انتخاب گردید. الکتروفاسیس ها بر اساس پارامترهایی از قبیل نمودارهای تخلخل و گاما ایجاد شده و به کل میدان بسط داده شد و در نتیجه مدلی ایجاد گردید که توانایی جدایش بخش های مختلف مخزنی را از همدیگر دارا بود. این مدل نشان داد که زون های 1 و 3 دارای کیفیت مخزنی مطلوبی است و زون 4 نیز دارای کیفیت متوسط تا خوب می باشد، اما زون های 2 و5 شرایط نا مطلوبی را دارا هستند.

    کلید واژگان: الکتروفاسیس، مخزن آسماری، خوشه سازی، شبکه عصبی خود سازمانده
    Yahya Nilofari, Bahman Soleimani *, Ali Kadkhodaie, Abdolah Chogol

    Electrofacies determination of the reservoir plays an important role in the petrophysical evaluation of reservoir zones to optimize production and development of oil fields. The process is based on data clustering that all unique petrophysical set are put in one group to separate from other groups. The present study was done in Asmari Formation, Ghaleh Nar oil field. The primary electrofacies model determined using different clustering methods such as SOM, MRGC, and DYNCLUST in several drilled wells. In the next step, they correlated with fluid units of porosity and permeability of core plot. Of these methods, SOM indicates more correlation and so it was selected to data clustering. According to Gamma and porosity plots, electrofacies were generated and developed to the whole of the field. This is resulted to a model with the potential of separation parts of the reservoir. The model showed that some parts of the reservoir especial zone 1 and zone 3 can be considered as more suitable reservoir quality than other parts. Zone 4 shows normal reservoir quality but two other zones are not in suitable reservoir condition.

    Keywords: Electrofacies, Asmari Reservoir, Clustering, Neural Self Organization Management
  • سعید ضرغامی، جمیله توکلی نیا*

    یکی از استراتژی های توسعه منطقه ای توجه به سیاست های هم افزایی جهت نیل به توسعه اقتصادی، مبتنی بر استراتژی های برد - برد متکی بر مزیت های همکارانه است. منطقه کلان شهری تهران با وجود ظرفیت ها و قابلیت های گوناگون در زمینه منابع انسانی و استقرار بیش از دوازه هزار بنگاه تولیدی عملکرد مطلوبی با توجه به این ظرفیت ها نداشته است. این امر بازنگری در سیاست گذاری را با توجه به قابلیت های هم افزایی گوشزد می نماید. منطقه کلان شهری به دلیل نقش مهم و قلب تپنده اقتصادی کشور به عنوان محدوده مورد مطالعه انتخاب گردید. روش پژوهش کمی است. جهت سنجش قابلیت های هم افزایی از شاخص های ضریب تخصصی شدن، تمرکز، انباشت، تنوع گرایی و خوشه ای شدن و برای سنجش روابط کارکردی که جنبه ای دیگر از هم افزایی اقتصادی است، از تحلیل شبکه و پیوندهای درون صنعتی استفاده شده است. نتایج پژوهش نشان می دهد ضریب تخصصی شدن فعالیت های تولیدی در تهران کاهش اما در سایر شهرستان های افزایش یافته است. این امر در مورد تمرکزگرایی نیز صادق است. از سوی دیگر توزیع فضایی بنگاه های گرایش به سمت توزان در منطقه کلان شهری دارد که زمینه را برای توسعه بنگاه های تولیدی به دلیل ایجاد زمینه هم افزایی فراهم می کند. ضریب خوشه ای شدن به عنوان یکی از برآیندهای اقتصادی نشان می دهد که عمده بنگاه های تولیدی منطقه، گرایش به سمت خوشه ای شدن دارند. گرایش به شکل گیری روابط کارکردی و ایجاد مراکز ضعیف شواهدی دیگر از قابلیت منطقه کلان شهری در راستای توسعه هم افزا است. در نهایت می توان بیان داشت که مزیت های گوناگون، انباشتگی و تنوع کارکردی از قابلیت های مهم جهت هم افزایی فضایی - اقتصادی است.

    کلید واژگان: تخصص گرایی، تنوع گرایی، خوشه ای شدن، منطقه کلان شهری، هم افزایی فضایی - اقتصادی
    Saeid Zarghami, Jamileh Tavakolinia *
    Introduction

    In the field of regional synergistic development, synergy is defined as the cooperation, interaction, and benefit of subsystems from the benefits of interactions. Synergy is achieved through collaboration and complementarity and requires a high level of interaction to create the necessary network correlations to compensate for interdependence. Hence, regional synergy refers to regional cooperation, close communication, and continuity of interaction. Therefore, it can be said that regional amplification is the interaction between regions and a combination of cooperation and competition between regions, which aims to achieve an optimal system in which the effects of two or more structures or functions of a partner and each other. Consistently more than the sum of the effects of individual components and functions alone, various studies have explored the concept of synergy in the development of multicenter regions, ecosystems and energy, social theories, national and regional innovation systems, and economies of scale. Urban accumulation, regional growth, business development, have been used. But what has not been evaluated is the application of this concept in the field of economic development, especially in metropolitan areas of developing countries, which are still involved in imbalance, lack of integration, functional coherence and unbalanced distribution of activities. The metropolitan area of ​​Tehran is no exception to this rule. Due to the significant concentration of manpower, resources and economic enterprises, this region is known as the beating heart of the country, which can play the role of a locomotive and railroad for national development.

    Materials and methods

    The research method is quantitative. The research index has been determined according to the theoretical foundations and research background. To conduct the research, about twelve thousand companies were located in the metropolitan area of Tehran based on 28 active ISIC codes. Then, the flow of goods between the cities of the region was collected and analyzed based on the information of the Road Authority using network analysis. In order to analyze the internal relations of firms, based on the output data table, the two-region method was prepared and the relations between manufacturing firms were evaluated.

    Results and discussion

    The study of industry specialization shows that the activities of radio, television and communication devices, energy production, computer and engineering activities, tobacco products and mining have the highest level of specialization over a period of twenty years. On the other hand, the study of the degree of specialization of activities shows that the coefficient of specialization of activities has decreased. This means that the cities of the province have a tendency towards similarity in industrial activities, which creates the ground for increasing synergy. A study of the spatial distribution of industries in 1975 shows that food and beverage products, other non-metallic mineral products, fabric metal products, rubber and plastic products have the most homogeneous spatial distribution in the metropolitan area, respectively. In 1995, the spatial distribution of industries tended to be more balanced, and thirteen disciplines of industrial activity tended to be more balanced in the region. Fabric metal products, construction of machinery and equipment, rubber and plastic products, food and beverages have the highest spatial balance between industries in the metropolitan area. Spatial analysis of industrial enterprises shows that the industrial enterprises of the province, affected by the factor of access and mobility of production factors, tend to disperse. In other words, the expansion of industries corresponding to the expansion of the communication network has taken place, and the returns caused by the scale in the cities of Rey, Karaj, Savojbolagh, Pakdasht, next to Tehran, have attracted economic enterprises to these cities. In terms of spatial concentration of employment, in 1996, the city of Tehran had 84% of the employment of industrial enterprises, which after two decades, this amount has decreased and reached 45.42%. In contrast, the share of other cities in the metropolitan area of ​​Rey (9/22), Karaj (8/04), Pakdasht (6/86) and Savojbolagh (6/27) has increased. The study of the degree of clustering of economic activities in the metropolitan area shows that food and beverage products, other non-metallic mineral products, construction of machinery and equipment, machinery and electrical appliances, metal fabric products, manufacturing Chemical materials and products, rubber and plastic products, medical tools, optics, textiles, have the highest rate of spatial clustering among the industrial enterprises of the province, respectively. The study of employment of industrial enterprises shows that ten fields of industrial activity constitute about 80% of employment and 78% of the number of industrial workshops in the province.

    Conclusion

    The results show that the metropolitan area of ​​Tehran has various economic and spatial capabilities to achieve economic development. Examination of indicators such as specialization, centralism, accumulation, diversity and clustering as a result of synergy shows that if the desired policies in this area of ​​the metropolitan area, the ability It plays an irreplaceable role in the development of the national economy. The study of the place specialization index shows that Tehran is still known as the most specialized city in the metropolitan area. However, over time, other cities have also increased in terms of specialization. The distribution of manufacturing enterprises in the region, according to Moran statistics, shows that after two decades, the spatial distribution of enterprises tends to become clustered. In addition, the spatial distribution of enterprises has been in line with the trend of expanding the communication axes of metropolitan areas. In examining the space accumulation index, which analyzes the situation of the whole industry with respect to continuous space, they tend to be one-sided.

    Keywords: specialization, Diversification, Clustering, Metropolitan Region, Spatial-economic synergy
  • Bromand Salahi *, Mahmoud Behrouzi
    In this research, patterning of rainstorm (more than 10 mm) was conducted by instability indices in Ahvaz. At first, rainfall data from 2000 to 2015 was extracted and statistically examined. Instability indices for rainy days were calculated by the Skew-T diagram. Then, patterning was done by using hierarchical clustering, Ward method, and Euclidean distance. As the sample, one day was selected from each cluster and was synoptically analyzed. The results revealed 60 rainstorms for the respective period. More rainstorms occurred in January and December. Autumn and winter had the most frequent days of rainstorm, while it did not occur in the summer. The results of classification divided rainstorms into 4 patterns and more days were in the fourth class, while the least was in the second class. In the second and fourth classes, instability indices were severe and could predict possible rainstorms, but the first and third classes couldn’t predict because synoptic systems caused the occurrence of the rainstorm. In the second and fourth classes, rainstorms were convectional. The synoptic analysis showed that every time rainstorm occurred in Ahvaz, a deep trough at 500 hPa was formed in the East Mediterranean and the area was in front of it. Also, at sea level pressure, a low-pressure system formed in Iraq and winds got humid by passing through the Persian Gulf and entered into the atmosphere of Ahvaz. Due to the unstable atmosphere, the air would rise to heights causing rainstorm.
    Keywords: Rainstorm, Instability indices, Clustering, Synoptic Analysis, Ahvaz
  • محمود جمیل پور، اسدالله محبوبی*، سید رضا موسوی حرمی، محمد خانه باد، حامد هوشمند کوچی

    سازند کربناته آسماری در میدان نفتی قلعه نار یکی از مهمترین مخازن نفتی فروافتادگی دزفول است. این مخزن به دلیل تغییرات شدید محیط رسوبی و فرایندهای دیاژنزی دارای ناهمگونی بسیار زیادی است که پیش بینی پارامترهای پتروفیزیکی سنگ را در گستره مخزن بسیار مشکل می سازد. با ایجاد ارتباطی منطقی بین رخساره های رسوبی و الکتریکی می توان در شناخت بهتر مخزن و کاهش عدم قطعیت ها موثر واقع شد. در این مطالعه با استفاده از داده های پتروگرافی و توصیف مغزه در شش چاه، تعداد 7 مجموعه رخساره ای سنگ آهک و یک رخساره دولومیت درشت بلور شناسایی شده است. بر اساس نمودارهای پتروفیزیکی گاما، نوترون، چگالی، صوتی و فوتوالکتریک و با بکارگیری نرم افزار ژیولاگ و الگوریتم MRGC، تعداد 5 الکتروفاسیس (از 1 تا 5) مخزنی تعیین شدند که الکتروفاسیس 1 بهترین و الکتروفاسیس 5 بدترین کیفیت مخزنی را دارا هستند. بررسی فراوانی الکتروفاسیس ها نشان می دهد که 30 درصد از الکتروفاسیس های سازند آسماری میدان نفتی قلعه نار دارای کیفیت مخزنی خوب و خیلی خوب هستند.

    کلید واژگان: نمودارهای پتروفیزیکی، نرم افزار ژئولاگ، الگوریتم MRGC، خوشه بندی، پتروگرافی
    Mahmood Jamilpour, Asadollah Mahboubi *, Reza Moussavi Harami, Mohammad Khanehbad, Hamed Hooshmand Koochi

    Asmari carbonate formation in Qale Nar oil field is one of the most important oil reservoirs in Dezful embayment. This reservoir has a lot of heterogeneity due to intensive changes in the sedimentary environment and diagenetic processes, which makes it very difficult to predict the petrophysical properties of the rock in reservoir. Creating a logical connection between sedimentary and electrical facieses, it can be effective in better understanding the reservoir and reducing uncertainties. In this study, using petrographic data and core description in six wells, 7 limy facies associations and one coarse crystalline dolomite were identified. Based on the petrophysical well logs of gamma, neutron, density, acoustic and photoelectric, and using Geolog software by MRGC algorithm, 5 electrofacieses (from 1 to 5) of the reservoir were determined. Electrofacies 1 has the best and electrofacies 5 has the worst reservoir quality. Examination of the frequency of electrofacies shows that good and very good electrofacieses make 30% of the Asmari reservoir of Qale Nar oilfield.

    Keywords: Petrophysical Logs, Geolog Software, MRGC Algorithm, Clustering, Petrography
  • Mohammad Javad Rezapour, Maysam Abedi *, Abbas Bahroudi, Hossain Rahimi

    This work describes a knowledge-guided clustering approach for mineral potential mapping (MPM), by which the optimum number of clusters is derived form a knowledge-driven methodology through a concentration-area (C-A) multifractal analysis. To implement the proposed approach, a case study at the North Narbaghi region in the Saveh, Markazi province of Iran, was investigated to discover porphyry Cu-bearing favorability zones. Whereby, various exploratory indicators were extracted from a multidisciplinary geospatial data set comprising of geology, geophysics and geochemistry criteria. Those indicators were prepared from magnetometry and geo-electrical survey, lithogeochemical samples and geological field operation. The optimum number of clusters was obtained by running the knowledge-based methods of index overlay and fuzzy gamma operators, indicating five clusters from the C-A multifractal curve. Accessing to exploratory drilling lets us to find out the most efficient synthesized favorability map that was generated by a fuzzy algebraic sum operator (or a gamma value equal to one). Assuming the optimum number of clusters, three clustering methods, namely fuzzy C-means (FCM), K-means and self-organizing map were examined for MPM. Note that the FCM as an unsupervised data-driven methodology, had superiority over other clustering analyses by generating mineral favorability map in close association with drilling results.

    Keywords: Mineral Potential Mapping, Index Overlay, Fuzzy Gamma Operator, Clustering
  • رسول جانی*
    مطالعه تغییرات زمانی و مکانی، و تخمین نوسانات تراز آب های زیرزمینی در مطالعات و برنامه ریزی مدیریت منابع آب جهت استمرار و یا توسعه بهره برداری آن از اهمیت بسیاری برخوردار است. تاکنون مدل های مختلفی برای تخمین پارامتر تراز آب زیرزمینی مورد استفاده قرار گرفته است، در این بین مدل های تصادفی غالبا در زمینه ی مطالعه پارامترهای هیدرولوژیکی به وفور بکار گرفته شده اند. نمونه ی پرکاربرد از مدل های تصادفی در بررسی سری های زمانی، مدل خود همبسته یکپارچه میانگین متحرک(ARIMA) می باشد که اساس این مدل ها بر پایه زنجیره مارکف بنا نهاده شده است. در مطالعات گذشته معمولا یک یا چند چاه با استفاده از مدل های تصادفی مورد مطالعه قرار گرفته است ولی در تحقیق حاضر برای بررسی تغییرات زمانی و مکانی تراز آب های زیرزمینی دشت تبریز در مقیاس ماهانه، 46 ایستگاه انتخاب شده است. در محدوده مورد مطالعه بین مقادیر سطح آب زیرزمینی چاه های مشاهداتی نزدیک به همدیگر همبستگی بیشتری نسبت به سایر چاه ها وجود دارد، در نتیجه به منظور جلوگیری از بررسی اثرات نوسانات چاه های نزدیک به همدیگر، در ابتدا کل ایستگاه ها با استفاده از فرآیند خوشه بندی به 7 بخش تقسیم شده و مطالعه مکانی بر روی چاه های منتخب واقع در هر کدام از این بخش ها انجام گرفته شده است. نتایج حاکی از آنست که خوشه های اول،سوم و هفتم بخاطر وجود داده های پرت دقت قابل قبولی در شبیه سازی را نداشتند و چهار خوشه دیگر از دقت خوبی برخوردار بودند. همچنین خوشه دوم و اول به ترتیب بهترین و بدترین مد ل سازی را با دارا بودن بالاترین ضریب تعیین و کمترین ریشه میانگین مربعات خطا داشته اند. استفاده از مدل آریما بر روی ایستگاه های مختلف موجود در سطح حوضه تبریز نشان داد، دقت مدل زمانی کاهش می یابد که سری های مورد بررسی با نوسان های بیش از حد و همراه با روند در میانگین و واریانس باشند که منجر به ناایستایی سری می گردد.
    کلید واژگان: آریما، تغییرات زمانی و مکانی، خوشه بندی، نقشه حرارتی، دندروگرام
    Rasoul Jani *
    The study of temporal and spatial variations and the estimation of groundwater fluctuations in researching and planning water resources management are important for continuation or development of exploitation.So far, various models have been used to estimate the groundwater level parameter. Stochastic models have been used more than the other models for hydrological studies. The most common stochastic model is autoregressive integrated moving average model (ARIMA). This model is based on the Markov chain theory.In previous studies, one or a few wells have been studied using stochastic models but in this research, 46 selected stations with the monthly data of the Tabriz catchment were used to analyze temporal and spatial variations of groundwater level.In this case study, there was a good correlation between the values of the groundwater level of wells near each other than the other wells, thus to avoid the effects of closed wells fluctuations, at first the whole stations are divided into seven sections using the clustering process, thenspatial studies done just for selected station in every section. The results indicate that the first, third and seventh clusters didn't have acceptable accuracy in simulation due to the throw data and four other clusters had good accuracy. Also, the second and first clusters had the best and worst modeling with maximum R-Square and minimum RMSE, respectively.The use of the Arima model on various stations in the Tabriz catchment area revealed that the accuracy of the model is reduced when the time series have more fluctuations with trends in the mean and variance that lead to unsteady series.
    Keywords: ARIMA, Temporal, Spatial variations, Clustering, Heating plan, Dendogram
  • مهران کلهری *، هوشنگ مهرابی، ابراهیم سفیداری، حسن اشراقی، بهنام واعظ لیواری

    مطالعات ژئومکانیکی در بحث های تحلیل پایداری چاه، تکمیل چاه، تعیین جهت یابی حفاری چاه، طراحی و اجرای شکاف هیدرولیکی، تولید شن و نشست در میدان های هیدروکربوری کاربرد اساسی دارد. پارامترهای مکانیک سنگی با تغییرات سنگ شناسی دچار تغییر می شوند. در این مطالعه با به دست آوردن پارامترهای مکانیک سنگی به صورت پیوسته، برای سازندهای فراقان، زاکین و سرچاهان در یکی از میادین خلیج فارس، به خوشه بندی این پارامترها پرداخته شده است. نتایج خوشه بندی منجر به استخراج  6 خوشه با ویژگی های مکانیک سنگی متفاوت گردید. از طرفی با مطالعات سنگ شناسی (رخساره ها، سیمان شدگی و دیاژنز) 5 رخساره با مشخصات سنگ شناسی و سیمان شدگی متفاوت تعیین شده که شامل رخساره های ماسه سنگی کواتز آرنایتی و آرکوزی، شیلی، گلسنگ قرمز و کربناته می باشد. انطباق بین رخساره های رسوبی و ژئومکانیکی برقرار گردید. با توجه به مطالعات سنگ شناسی و ژئومکانیکی، بازه عمقی مورد مطالعه به 7 بخش تقسیم شده و چگونگی تغییرات پارامترهای مکانیک سنگی با تغییرات لیتولوژی مورد بررسی قرار گرفته، و تاثیر تغییر در جنس سنگ، سیمان شدگی و فشردگی بر پارامترهای مکانیک سنگی مورد ارزیابی قرار گرفته است.

    کلید واژگان: رخساره های رسوبی، مدل مکانیکی زمین، فراقان، زاکین، خوشه بندی
    Kalhori M., Mehrabi H., Sfidari E., Eshraghi H., Vaez Livari B

    Geomechanical studies have important applications in various topics such as wellbore stability, well completion, well orientation, hydraulic fracturing plans and operations, sand production and hydrocarbon fields subsidence. It is necessary to prepare earth mechanical model of the well in the field. In addition, one of the necessary subjects to prepare mechanical earth model (MEM) is providing continuous rock mechanical parameters in the well. Rock mechanical parameters change by any variation in lithology. In this study, rock mechanical parameters are provided in continuous form, for Faraghan, Zakeen and Sarchahan formations for a field in the Persian Gulf and these parameters are clustered. Clustering resulted in recognizing six clusters with various rock mechanical characteristics. Petrographic study (i.e. determining facies, cementation and diagenesis) recognized five facies with different petrographic and cementation characteristics. These facies include quartz arenite and arkosic sandstones, shales, red mudstone and carbonates. A correlation between sedimentary and geomechanical facies was found. According to petrographic and geomechanical studies, the studied interval was divided into 7 sections. Accordingly, variation of rock mechanical parameters with regard to change in lithology was investigated. In addition, the impact of rock composition, cementation and compaction changes on rock mechanical parameters were evaluated as well.

    Keywords: Sedimentary facies, Mechanical earth model, Faraghan, Zakeen, Clustering
  • زهرا یارمرادی، قاسم کیخسروی *، بهروز نصیری
    وقوع سرمای شدید و یخبندان باعث خسارات فراوان به محصولات کشاورزی و تاسیسات می شود. واکاوی همدیدی آماری این یخبندان ها به پیش بینی وقوع آنها کمک می کند. در این پژوهش به منظور واکاوی همدیدی امواج سرمای غرب کشور، آمار دمای حداقل روزانه ایستگاه های همدان، خرم آباد، سنندج و کرمانشاه طی دوره ی آماری 1961 تا2010 تهیه شد سپس با استفاده از شاخص های آماری میانگین و انحراف معیار بلندمدت، آستانه عددی امواج سرمایی بدست آمد؛ و براساس آن 56 روز توام با امواج سرما شناخته شد. به منظور استخراج و واکاوی الگوهای فشار سطح زمین و ارتفاع ژئوپتانسیل به ترتیب از داده های HGT و SLP اقدام به خوشه بندی سلسله مراتبی به روش ادغام ward شد. نتایج واکاوی خوشه اینشان داد که یک الگوی گردشی جوی عامل اصلی امواج سرمای منطقه است. در این الگو در تراز سطح دریا هسته مرکزی پرفشار با فشار مرکزی بیش از 1032 هکتوپاسکال بر روی شمال غرب و غرب کشور قرار دارد که با گردش واچرخندی خود باعث ریزش هوای بسیار سرد عرض های بالا بر روی منطقه شده است. در تراز 500 هکتوپاسکال نیز قرارگیری قطاع غربی ناوه عمیق بر روی مناطق غربی ایران که موجب نصف النهاری شدن جریان بادهای غربی و شمالی شدن جریانات مذکور و در نتیجه نزول هوای سرد عرض های شمالی از طریق فرود بلند می گردد، نقش بسیار مهمی در وقوع فرارفت و وزش دمایی سرد دارد که نتیجه آن رخداد امواج سرمایی در منطقه شده است.
    کلید واژگان: موج سرما، خوشه بندی، همدید، غرب ایران
    zahra Moradi, ghasem keikhosravi *, behrouz nasiri
    Extreme cold and ice ages Are The major risks of climate Usually annually in damages to crops and plants as well. Synoptic statistical analysis to predict the occurrence of frost and before the correct decision, and it helps them to deal with. The study aims to identify and analyze the West Synoptic cold waves, collect data, daily minimum temperature stations during the statistical period 1961 to 2010 for the cold months (December to March) was. Using statistical indicators of long-term mean daily minimum temperature, Numerical threshold was cold waves and cold waves were identified on the basis of the 56-day combined. Cluster analysis of data and the level of 500 hPa SLP for 56 days, three patterns of atmospheric circulation there. In each model, the main cause of heat waves in the sea level pressure with a central pressure of 1032 hPa core exposure to the northwest, southeast of the North West and West of the country.
    The anticyclonic circulation over the top of his loss very cold air over the region. At the level of 500 hPa deep trough is located in the western part of the region which fall within the northern cold air down through the long, cold waves is the main factor. Meridian flow westerly winds and currents of the North Important role in the occurrence of cold temperatures, resulting in the loss of cold air blowing across the top of the West. In most stations gust of cold temperatures aggravated by the high altitude region.
    Keywords: synoptic, cold waves, clustering, West Iran
  • سعید هادیلو، سعید میرزایی، حسین هاشمی، ابراهیم سفیداری
    تحلیل رخساره های لرزه ای، فنی است برای به نقشه درآوردن خصوصیات و ویژگی های زمین شناسی با استفاده از اطلاعات لرزه ای. برای تحلیل رخساره های لرزه ای با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، نشانگرهای لرزه ای دسته بندی می شوند. این دسته بندی به شناسایی رخساره های مختلف درون مقاطع یا افق های لرزه ای می انجامد. . به دلیل ماهیت داده های لرزه ای، که همواره درجه ای از عدم قطعیت دارند، تنوع نشانگر های لرزه ای و الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند در تحلیل رخساره های لرزه ای نتایج مختلفی ایجاد کند؛ به همین دلیل نیاز است مراحل مختلف تحلیل مانند انتخاب پارامترهای ورودی و الگوریتم های یادگیری ماشین، با دقت زیاد و با توجه به هدف تحلیل رخساره انتخاب شوند تا درنهایت، بتوان نقشه رخساره لرزه ای مناسبی تولید کرد. در این مطالعه، برای پیدا کردن مسیر بهینه تولید نقشه رخساره لرزه ای، روشی تعاملی با نظارت مفسر و با استفاده از نرم افزار بومی SeisART پیشنهاد می شود. در این روش،در روند اجرای تحلیل رخساره، پارامتر هایی مانند نوع نشانگرهای ورودی، تعداد خوشه، الگوریتم خوشه بندی و دسته بندی به صورت بهینه برای هدف موردنظر انتخاب می شوند و مفسر در یک روند بازگشتی و چرخشی می تواند نتایج تحلیل را با توجه به تغییر پارامترهای ورودی مقایسه کند، با در نظر گرفتن نتایج دانش بیشتری از رخساره های موجود به دست آورد و درنهایت، تحلیل رخساره مناسبی ارائه دهد. . ازآنجاکه در این روش، الگوریتم های مختلف با پارامترهای ورودی مختلف بر اطلاعات لرزه ای موجود اعمال می شوند و مفسر می تواند با توجه به کارایی هرکدام از پارامترها و روش ها، برای اعمال کردن یا نکردن آن تصمیم گیری کند، استفاده کردن از این الگوریتم پیشنهادی، این امکان را ایجاد می کند که رخساره های مختلف موجود در اطلاعات شناسایی شوند و ارتباط آنها با یکدیگر معین شود. روش پیشنهادی برای شناسایی رخساره های موجود در افق MSF4 از داده های لرزه ای سه بعدی F3 دریای شمال، آزموده شده است.
    کلید واژگان: تحلیل رخساره لرزه ای، نشانگرهای لرزه ای، ماشین های یادگیری، سیستم های فازی، خوشه بندی
    Saeed Hadiloo, Saeid Mirzaei, Hosein Hashemi, Ebrahim Sefidari
    The analysis of seismic facies is a technique for mapping geological features and properties using seismic data. To analyze seismic facies, seismic attributes are categorized and classified using machine learning algorithms to identify different seismic facies. Seismic facies analysis due to the nature of seismic data, which always has a degree of uncertainty, can produce different results with even small changes in input parameters of the analyzing method. For this reason, it is necessary to select the different stages of analysis, including the selection of input parameters and algorithm of machine learning, with high accuracy with regard to the objective of the seismic facies analysis. In this study, an interactive method with the supervision of interpreter is proposed for producing seismic facies map, using the optimal selection of the input parameters and the the proper selection of clustering and classification algorithms. In this method, the interpreter in a recursive and rotational process can compare the results of the analysis and generate thr optimal results by changing the input parameters. The method presented in this article is implemented in SeisART software. SeisART has a complete environment for data initialization (importing seismic data and well data). A user-friendly interactive environment allows the user to implement several methods and monitor the corresponding result in 2D and 3D.
    SeisART software makes the possibility of the interpreter contribution in the whole stages of seismic facies analysis procedure. The interpreter can select the input attributes and chose the proper methods of pattern recognition to reach the best possible result. In the software, various evaluation utilities have been provided in each stage of seismic facies analysis. These utilities allow the interpreter to monitor the results of each method quantitatively and qualitatively. In the unsupervised system, clustering quality factors are used. The interpreter calculates the validation indices for different methods of clustering and identifies the proper method which has been more successful in discovering the natural grouping of patterns in the data set. Afterward, if there is structural geology information about the horizon of interest, the interpreter can decide on the clustering result with more accuracy. In the supervised system, the most proper method is feasible using minimization of training data and validation data errors. In this case, the interpreter can use geological knowledge and well data information to verify obtained results. In this method, the interpreter can obtain different results by changing the input parameters. Comparing these results, and taking into account the path leading to this result, the interpreter gains more knowledge of existing facies.
    This method has been applied to the MSF4 horizons of the 3D seismic data of the North Sea F3 and has been shown which method is more efficient for different purposes
    Keywords: software, seismic facies analysis, seismic attributes, machine learning, fuzzy system, clustering
  • Ali Kadkhodaie *, Ebrahim Sefidari, Behzad Ahmadi, Bahman Ahmadi, Mohammad Ali Faraji
    The current study proposes a two-step approach for pore facies characterization in the carbonate reservoirs with an example from the Kangan and Dalan
    formations in the South Pars gas field. In the first step, pore facies were determined based on Mercury Injection Capillary Pressure (MICP) data incorporation with the Hierarchical Clustering Analysis (HCA) method. In the next step, polynomial meta-models were established based on the evolved Group Method of Data Handling (GMDH) neural networks for the purpose of pore facies identification from well log responses. In this way, the input data table used for training GMDH-type neural network consists of CALI, GR , CGR , SGR, DT, NPHI, RHOB, PEF, PHIE and VDL logs. The MICP-HCA derived pore facies were considered as the desired outputs. Moreover, multi-objective genetic algorithms (GAs) are used to the evolutionary design of GMDH-type neural networks. Training error and prediction error of neural network have been considered as conflicting objectives for Pareto multi-objective optimization. The results of this study indicate the successful implementation of GMDH neural networks for classification of pore facies in the heterogeneous gas bearing carbonate rocks of South Pars gas field.
    Keywords: rock typing, MICP curves, Clustering, Classification, South Pars gas field
  • بهمن محمدی*، ابوالقاسم کامکار روحانی
    در سال های اخیر، الگوریتم های خوشه بندی فازی بیش تر از سایر روش ها برای خوشه بندی نتایج به کار برده شده اند. در خوشه بندی، الگوریتم های فازی می توانند در تلفیق مدل های چندگانه با گروه بندی نمونه ها در یک فضای چند بعدی، به کار روند. مفهوم عضوهای جزئی خوشه، ناهمگنی ساختاری همه مدل های ورودی را تلفیق کرده و آن را در یک مفهوم فازی توصیف می کند. در این پژوهش، بعد از وارون سازی داده های مقاومت ویژه الکتریکی با روش کم ترین مربعات گوس- نیوتن و با استفاده از نرم افزار RES2DINV و نیز محاسبه اولین زمان رسیدها با استفاده از نرم افزار PickWin و وارون سازی داده های توموگرافی لرزه ای انکساری با استفاده از نرم افزار GeotTom CG، داده ها با سه روش میانگن K، میانگین فازی و گوستافسون کسل خوشه بندی شدند. با استفاده از روش شاخص دان برای بهینه سازی تعداد خوشه ها عدد 12 به دست آمد که با توجه به نقشه های به دست آمده برای مقاومت ویژه الکتریکی و توموگرافی لرزه ای انکساری، تعداد خوشه مناسبی است. با توجه به بررسی های انجام شده در بستر سد، محدوده آبرفت و سنگ بستر و هم چنین لایه بندی، روش خوشه بندی گوستافسون کسل نتیجه بهتری را نشان داده است. با به کار بردن نتایج میانگین فازی در آغاز الگوریتم گوستافسون-کسل، گام های تکرار کاهش و سرعت همگرایی افزایش می یابد. محاسبات مربوط به الگوریتم های خوشه بندی با کدنویسی در محیط نرم افزار متلب انجام شده است
    کلید واژگان: روش میانگین K، روش میانگین فازی، روش گوستافسون کسل، خوشه بندی، توموگرافی
    Bahman Mohammadi *, Abolghasem Kamkar Rouhani
    In recent years, fuzzy partitioning cluster algorithms have become more popular. Similar to crisp partitioning clustering, fuzzy algorithms can be used to integrate multiple models into a single zonal multiparameter model by grouping samples in a multidimensional space into clusters. The concept of partial cluster memberships integrates the structural heterogeneity of all input models and describes it in a fuzzy sense. In this study, the electrical resistivity data inversion is made by Gauss-Newton least squares method using RES2DINV software and also, the first arrival or break times are calculated using PickWin software, and moreover, the refraction seismic tomography data inversion is carried out using GeotTom CG software. Then, the data results have been clustered by three
    Methods
    K-Means, FCM and Gustafson-Kessel FCM. Using Dunn index to optimize the number of clusters, the number of optimal clusters has been obtained equal to 12 that is a suitable number of clusters by considering the obtained electrical resistivity and refraction seismic tomography maps. Furthermore, considering the studies made in the dam site, alluvial basin and bedrock as well as bedding, it seems that Gustafson-Kessel FCM clustering method has shown better results. By starting Gustafson-Kessel algorithm and obtaining the results of running FCM, we see that the number of iterations is reduced and the speed of convergence is increased. The clustering algorithm computations in this research work have been made using programming in MATLAB software.
    Keywords: K, Means, Fuzzy C, Means, Gustafson, Kessel FCM method, clustering, Tomography, MATLAB
  • محمد نخعی*، مهدی تلخابی، میثم ودیعتی
    در پژوهش حاضر، خوشه بندی مجموعه ای از داده های هیدروشیمی دشت ورامین با استفاده از روش های خوشه بندی C- میانگین فازی (FCM) و تحلیل خوشه سلسله مراتبی (HCA) انجام شده و کاربرد آن ها در تغییرات رخساره های هیدروشیمی بحث گردید. نمونه های آب زیرزمینی با استفاده از بهینه کردن تعداد خوشه و درجه فازیشدگی با استفاده از روش C- میانگین فازی به سه گروه طبقه بندی شدند. از داده های آب زیرزمینی 90 نمونه چاه عمیق و نیمه عمیق و 9 متغیر هیدروشیمی منطقه موردمطالعه استفاده شد. نتایج این دو روش، مراکز خوشه را تولید می کند که در تشخیص فرایندهای فیزیکی و شیمیایی تغییرات هیدروشیمی منطقه موردمطالعه موثر است. در روش FCM تعداد خوشه بهینه توسط توابع بهینه یابی تعیین می شود اما در روش HCA براساس تجربه کاربر و سعی و خطا تعیین می شود. روش FCM روشی مناسب در تحلیل داده اکتشافی در بیان توزیع رخساره های هیدروشیمی است و زمانیکه خوشه های پیوسته یا دارای همپوشانی وجود دارند، ابزار بهتری نسبت به HCA برای خوشه بندی است. با ترسیم خطوط تراز مقدار عضویت هر خوشه که بر روی نقشه به صورت مکانی و پیوسته نشان داده شده، خوشه های نمونه های آب زیرزمینی به خوبی مشخص شده است. نتایج نشان داد؛ روش FCM در تحلیل داده های مرزی، نسبت به روش HCA که تغییراتی واضح و ناگهانی دارد؛ تواناتر است.
    کلید واژگان: آب زیرزمینی، رخساره هیدروشیمی، دشت ورامین، خوشه بندی، منطق فازی
    Nakhaeim., Talkhabim., Vadiati, M
    In this paper, classification of a large hydrochemical data set from Varamin plain is done by using fuzzy c-means (FCM) and hierarchical cluster analysis (HCA) clustering techniques. Then its application to hydrochemical facies delineation is discussed. Groundwater samples were grouped into three classes according to the optimum number of the classes and fuzziness exponent by using the fuzzy c-mean. The data set includes 90 deep and moderate deep well samples from groundwater data set and 9 hydrochemical variables were used. Results from both FCM and HCA clustering produced cluster centers that can be used to identify the physical and chemical processes creating the variations in the water chemistries. The optimum cluster in FCM method determined by optimization function, but in HCA method by trial and error. The FCM method is potentially useful in establishing hydrochemical facies distribution and may provide a better tool than HCA for clustering large data sets when overlapping or continuous clusters exist. Plotting the cluster membership value contours on a map demonstrated the existence of three spatially continuous, well-defined clusters of groundwater samples. The results showed that the FCM method is more sound for investigating threshold data rather than HCA method (that represents sharp and abrupt variations).
    Keywords: Groundwater, Hydrochemical Facies, Clustering, Fuzzy Logic, Varamin
  • سیدعلی معلمی، فرهاد خوشبخت، سکینه نقدی
    تراوایی یکی از پارامترهای مخزنی مهم است که در محاسبات و مدل سازی های مخزن نقش موثری ایفا می کند. روش مستقیم اندازه گیری آن از طریق مغزه های گرفته شده از لایه های مخزنی حاصل می شود. ولی با توجه به محدود بودن مقدار مغزه های گرفته شده در یک میدان و همچنین هزینه های زیاد روش های آزمایشگاهی؛ استفاده از روش های غیرمستقیم در چاه های فاقد مغزه به منظور تعیین مقدار تراوایی ارزش به سزایی دارد. در این پژوهش با استفاده از روش های خوشه سازی با کمک لاگ های پتروفیزیکی مقدار تراوایی اندازه گیری و مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته است. بدین منظور لاگ های پتروفیزیکی سازند ایلام از8 حلقه چاه انتخاب و علاوه بر آن از داده های تراوایی اندازه گیری شده آزمایشگاهی 3 حلقه برای مقایسه نتایج مورد استفاده قرار گرفته است. لاگ تراوایی ابتدا با استفاده از پارامتر تخلخل موثر در چاه A که دارای داده های تراوایی مغزه بود، تخمین زده شد و پس از بررسی میزان دقت تخمین، محاسبات در سایر چاه های مورد مطالعه نیز صورت گرفت. در گام بعدی، با استفاده از روش های خوشه بندی، تراوایی تخمین زده شد. سپس نتایج بدست آمده با داده های آزمایشگاهی و تعیین ضریب همبستگی، بهترین روش معرفی شده است. بدین ترتیب با مقایسه 4 روش خوشه سازی SOM، MRGC، AHC & DC روش MRGC با ضریب همبستگی0.91پاسخ مناسبی نسبت به بقیه روش ها ارایه داده است.
    کلید واژگان: خوشه سازی، تراوایی، سازند ایلام، نمودار های چاه پیمایی
    Seyed Ali Moallemi, Farhad Khoshbakht, Sakineh Naghdi
    The permeability of reservoir parameters is important in the calculation and modeling reservoir plays a role. Measured directly via cores taken from the reservoir layer can be achieved. But due to the limited amount of core taken in a field and laboratory methods as well as high cost; use indirect methods to determine the wells without core permeability is great value. In this study, using clustering methods using petrophysical logs permeability values were measured and analyzed. For this purpose, petrophysical logs Ilam Formation selection of 8 wells and addition of data measured in vitro permeability 3-ring is used to compare the results. Log permeability effective porosity in the well using the parameters A with the core permeability data, estimates and then check the accuracy of estimates, calculations also took place in other fields of study. In the next step, using clustering method, was estimated permeability. Then the results with experimental data and correlation coefficient, the best method is introduced.
    Keywords: Clustering, Permeability, Well logging, Ilam Formation
  • امیرحسین مردان، عبدالرحیم جواهریان*، مرضیه میرزاخانیان
    کانال ها از انواع رخساره های زمین شناسی می باشند که به دلیل توانایی در ذخیره سیالات هیدروکربنی، در اکتشاف و توسعه میادین هیدروکربنی دارای اهمیت فراوانی می باشند. در سال های اخیر، حجم داده های لرزه ای و همچنین تعداد نشانگرهای لرزه-ای ارائه شده افزایش چشمگیری داشته است که کار مفسرین را برای تفسیر خط به خط داده های لرزه ای با مشکل مواجه کرده-است. برای برطرف نمودن این مشکلات، الگوشناسی و استفاده از نشانگرهای چندگانه به عنوان ابزاری کارآمد در تفسیر رخساره-های لرزه ای معرفی شده اند. روش های k-میانگین، نقشه های خودسازمان ده و نقشه های توپوگرافی مولد از روش های غیرنظارتی می باشند که توانسته اند برای دسته بندی رخساره های لرزه ای مورد استفاده قرار بگیرند. در این مطالعه، توانایی دو الگوریتم k-میانگین و نقشه های خودسازمان ده برای تشخیص کانال های مدفون در داده های لرزه ای مقایسه شده است، از روش تحلیل مولفه اصلی نیز برای به تصویر کشیدن رخساره های موجود در داده لرزه ای مورد استفاده که مربوط به تنگه هرمز می باشد، استفاده شده است. پس از مشخص نمودن نشانگرهای مناسب و اعمال روش های مورد اشاره، روش تحلیل مولفه اصلی به عنوان روشی مناسب جهت تعیین تقریبی تعداد رخساره های لرزه ای موجود در محدوده مورد مطالعه و شناسایی رخساره های کانالی تشخیص داده شد. اگرچه اعمال این الگوریتم ها بر روی پنجره محاسباتی باعث کاهش تفکیک پذیری داده های لرزه ای می گردد ولی نسبت به اعمال آنها بر یک برش زمانی خاص کیفیت بهتری ارائه می کند. با توجه به مطالعات انجام گرفته مشخص گردید یک حوضچه توربیدایتی در شرق و جنوب شرقی منطقه وجود دارد که به دلیل شیب منطقه که ناشی از بالاآمدگی رخساره نمکی در سمت غرب این منطقه می باشد، سیستم کانالی موجود رسوبات را از سمت غرب، به این حوضچه وارد می نمایند.
    کلید واژگان: تحلیل مولفه اصلی، تشخیص کانال، تنگه هرمز، خوشه بندی، یادگیری غیرنظارتی
    Amir Hossein Mardan, Abdolrahim Javaherian*, Marzieh Mirzakhanian
    Summary In recent years, due to increasing the size of three-dimensional (3-D) seismic data and the number of seismic attributes, it is difficult for interpreters to examine every seismic line and time slice. Pattern recognition techniques as first-hand interpretation tools are used to both address the problem of large size of seismic data and to provide an initial guidance when working on a new seismic data where previous studies and data are limited. Different types of unsupervised learning techniques have recently been used for seismic facies clustering and object detection in seismic data. Among unsupervised learning techniques k-means, self-organizing maps (SOM), generative topographic mapping, and principal component analysis (PCA) are used for facies analysis. In this study, we have applied k-means, SOM, and PCA on a 3-D seismic data volume acquired over the Strait of Hormuz to detect buried channels. Not surprisingly, the most important parameter in this study is the choice of appropriate seismic attributes. Although the PCA is not a clustering technique, it can detect channels in 3-D seismic data more efficiently than the k-means and SOM. According to the dip of the structure, the detected channels are prolonged from the west to the east and the southeast where there is a mini basin within the Mishan Formation.
    Introduction One important class of machine learning tasks is the unsupervised learning. In the unsupervised learning, no labels are given to the learning algorithm, leaving it on its own to find structure in its input. The main task of this learning method is data clustering, but some different tasks such as dimensionality reduction and density estimation are belonged to this category. PCA is a dimensionality reduction technique, which can be used for better visualization of data. After explaining the geology of the study area, we discuss the learning methods, and their workflows. In the next step, we present the chosen attributes, and the learning algorithms applied to the data.
    Methodology and Approaches We have used OpendTect for attribute measurements. After preparing the data, we have applied three unsupervised learning techniques of k-means, SOM, and PCA, on attributes of the 3-D seismic data volume acquired over the Strait of Hormuz. The chosen attributes in this study are spectral decomposition, curvedness, and gray-level cooccurrence matrix (GLCM) homogeneity. First, we have applied the PCA to reduce the dimension of attribute data to 2-D, and then, the k-means and SOM are applied on the data. Next, we have presented the two first principal components of attributes to the RGB color system, and consequently, we found that this method is superior than the k-means and SOM in the illumination of the channels.
    Results and Conclusions Although the PCA method is not a clustering technique, it can detect channels in 3-D seismic data more efficiently than the k-means and SOM clustering methods. According to the dip of structure, these channels are prolonged from the west to the east and to the southeast where there is a mini basin within the Mishan Formation.
    Keywords: Principal Component Analysis, Channel Detection, Strait of Hormuz, Clustering, Unsupervised Learning
  • محسن شهروزی، احسان اکبری
    به کارگیری روش های تحلیل تاریخچه زمانی مستلزم در اختیار داشتن مجموعه ای از شتاب نگاشت ها است. این زلزله ها باید بیشترین همبستگی با ویژگی های ساختگاه را داشته باشند تا بتوانند نماینده واقع بینانه ای از حرکات زمین طی زلزله در منطقه موردنظر باشند. ازآنجاکه معمولا تعداد کافی ثبت مه لرزه در یک محل موجود نیست با توجه به ویژگی های ساختگاه، می توان تعداد زلزله های مورد نیاز را از فهرست زلزله های رخ داده در نقاط گوناگون دنیا انتخاب کرد. از جمله روش های موجود برای دسته بندی و انتخاب گزینه های مناسب براساس چندین معیار گوناگون، خوشه بندی است. در این مقاله برای انتخاب نگاشت های مناسب با داشتن حتی یک زلزله مبنا در محل از الگوریتم ژنتیک برای بهبود عملکرد نسبت به روش Kمیانگین استفاده شده است. در این شیوه ویژگی های گوناگون زلزله از جمله انرژی ثبت ها، مقادیر اوج حرکت زمین و طیف پاسخ شتاب مدنظر قرار می گیرد و مجموعه زلزله ها با تطبیق حداکثر نسبت به زلزله مبنا تعیین می شوند. در انتها نیز نتایج حاصل از خوشه بندی Kمیانگین و روش فراابتکاری ژنتیک با هم مقایسه شده است که نشان از عملکرد بهتر الگوریتمژنتیک با پیاده سازی ویژه این مقاله در عبور ازبهینه های محلی و حصول خوشه بندی مناسب دارند.
    کلید واژگان: تحلیل تاریخچه زمانی، خوشه بندی، الگوریتم k میانگین، الگوریتم ژنتیک، خوشه بندی بهینه
    Mohsen Shahrouzi*, Ehsan Akbari
    Summary: Linear and nonlinear time-history analyses are necessary tools for many fields of structural/earthquake engineering including vulnerability analyses and response evaluations. In this regard، one of the most important requirements is the selection of proper acceleration time histories as the analysis input. These records can be obta from natural earthquake records or can be generated synthetically and artificially. The first option is usually preferred to the others since it can provide true information about strong ground shaking characteristics to reflect the source، path، and site effects. These characteristics include several parameters such as earthquake magnitude، epicenter distance، duration، Arias intensity، spectral intensity، soil type and peak ground responses. However، well-known seismic design codes offer their linear design spectra to which the earthquake accelerogram is scaled; instead of direct matching the seismologicalparameters. The number of ground motions recorded at a given site is not generally sufficient; thus، it is required to select other earthquakes from real-world catalogues based on their similarity to the site-specific record (s). However، it is a challenging task to deserve such a similarity due to the existence of several criteria affecting the earthquake characteristics. The present work deals with the problem of selecting a number of appropriate ground motions among an available catalogue in order to best match a given site-specific earthquake record. As an unsupervised solution in this research، clustering techniques were concerned. A set of data in a multi-dimensional space were classified into some clusters in such a way that the objects in every cluster have the most similarity with each other and the least similarity with any object in the other clusters. Here، both deterministic and non-deterministic approaches in such a clustering problem were employed and compared. The method of K-means was selected as a deterministic algorithm due to its popularity and computational efficiency among clustering techniques. A set of input clusters was required to be introduced for this algorithm before its run. However، this method itself was deterministic. Such an initial set is usually chosen by trial-error or randomly. Depending on the initial input clusters، the K-means algorithm reveals different local optima instead of global optimum as the clustering result. In order to overcome such a challenge، a non-deterministic approach was studied as well. In this regard، a Genetic Algorithm، GA، was utilized as a well-trusted metaheuristic among non-deterministic algorithms with the capability of overpassing localresults and approaching to the true global optimum. Proper genetic encoding and operators were developed for the current optimal clustering problem. Consequently، a variety of earthquake characteristics were taken into account in the utilized chromosome including magnitude، epicenteral distance، duration، Arias intensity، spectral intensity، soil type، peak ground responses and a specialized error measure. This measure was defined based on how compatible was the response spectrum of the record with the codified design spectrum as the target. In the present study، average silhouette widths and related profile plot were used to evaluate effectiveness of the proposed clustering processes. Quality of clustering was thus measured taking into account both compactness and separation of the clusters. Consequently، the clustering result corresponding to the maximum amount of the average silhouette bandwidth was announced as the solution. Input-records required for the timehistory analyses، were then selected from the cluster which includeed the target siteassociated earthquake. Using different numbers of clusters، the proposed genetic search stood well superior to the method of K-means in achieving the best clustering for the present problem.
    Keywords: Time history analysis, clustering, K, means algorithm, genetic algorithm, optimal clustering
  • حسن باقری فرهاد خوشبخت لیلا فضلی
    رخساره الکتریکی، واحدی از رسوبات یک توالی عمودی است که بر اساس قرائت نگارهای چاه پیمایی از واحدهای بالا و پایین خود قابل تفکیک است. برای شناسایی رخساره های الکتریکی توالی دو سازند کنگان و قسمت بالایی سازند دالان، از نگارهای چاه پیمایی با نظارت اطلاعات آنالیز مغزه حفاری چهار چاه (A، B، C و D) در میدان گازی پارس جنوبی استفاده شد. با توجه به این که تنها اطلاعات مغزه چاه A در دسترس بود، ابتدا به بررسی مقاطع نازک تهیه شده از پلاگهای مغزه حفاری در این چاه پرداخته شد که موجب شناسایی 12 ریزرخساره و 7 محیط رسوبی شد. برای شناسایی رخساره های الکتریکی با استفاده از این داده ها روش های خوشه بندی استفاده شد تا پاسخ نگارها و داده های مغزه در دسته های همگن قرار گیرند. در مطالعه حاضر، گونه های سنگی که خصوصیات مخزنی یکسانی دارند با استفاده از نمودار متقاطع تخلخل/تراوایی مغزه شناسایی شدند که بر این اساس 6 گونه سنگی شناسایی شد. پس از دسته بندی و واسنجی گونه های سنگی و ریزرخسار های حاصل از اطلاعات مغزه حفاری، مدلهای MRGC این رخساره ها در نگارهای چاه A نیز شناسایی شدند. مدل بهینه شده در چاه A در چاه های B، C و D به کار گرفته شد تا رخساره های الکتریکی را در این چاه ها که فاقد مغزه بودند شناسایی کند. برای کنترل کیفیت رخساره های پیش بینی شده در این چاه ها، میانگین خواص پتروفیزیکی هر یک از رخساره ها در چاه های مختلف با هم مقایسه گردید. همچنین این رخساره ها در 4 چاه باهم مطابقت داده شدند تا میزان همخوانی آنها با یکدیگر تعیین شود. در نتیجه تعداد 6 رخساره الکتریکی با خواص پتروفیزیکی متفاوت شناسایی شدند که ضعیف ترین کیفیت مخزنی متعلق به رخساره شماره 1 با سنگ شناسی غالب انیدریت لایه ای و بهترین کیفیت مخرنی متعلق به رخساره شماره 6 با سنگ شناسی غالب دولومیت و کلسیت با بافت گرینستونی بود. با توجه به دقت بالای نتایج به دست آمده، مدل به دست آمده در سایر چاه های میدان قابل استفاده است.
    کلید واژگان: رخساره الکتریکی، رخساره رسوبی، خوشه بندی، روش MRGC، نگارهای چاه پیمایی
    Hasan Bagheri, Farhad Khoshbakht, Leila Fazli
    Electro-facies is a unit of the vertical sediments sequence on the wire-line logs that can be differentiated from the upper and lower units. For detection of the electro-facies interval in Kangan and upper Dalan formations in south Pars Gas Field، wire-line log and core data analysis (wells A، B، C and D) were used. Note، only core data analysis in well A were available. First، thin-Sections study core plugs from this well resulted in the identification of 12 micro-facies and 7 sedimentary environment. For recognition of electro-fasies based on these data، clustering method and core data were used to categories their homogenization of data. In this study، Rock-Types (R-T) that have similar reservoir characteristics were identified using porosity/permeability cross plot from core data; therefore based on these data، 6 Rock-Type were identified. After classification of Rock-Types and micro-facies from the core data، MRGC models of these facies were identified from the wire-line logs in well A. Optimized model in well A were applied in the wells B، C and D to recognized electro-fasies in these wells with no-core data. Average petro-physical properties of each facies in different wells were compared for quality controls of predicted facies. Also facies of 4 wells were correlated to see if they are comparable. As a result، 6 electro-facies were identified with different petro-physical characteristics and the poorest reservoir quality belong to the facies (1) with dominant anhydrite lithology and the best quality reservoir belong to the facies (6) with the dominant dolomite and limetone with grainstone textue. Due to the high accuracy of the results، the suggested model can be used in other wells in this field.
    Keywords: Electro, facies, sedimentary facies, clustering, MRGC method, wire, line logs
  • ساره صدیق، مهرنوش علی پور شهسواری، حسین معماریان، بهزاد تخم چی
    تعیین لیتو لوژی مخزن از مهم ترین بررسی های مخزنی است که جهت تطابق چاه ها وتشخیص قسمت های تولیدی مخزن به کار می رود بهترین روش در تعیین لیتولوژی استفاده از اطلاعات مغزه وخرده های حفاری است. اما در بسیاری از چاه ها این اطلاعات به صورت کامل وپیوسته موجود نیست. به طور معمول در موارد نبود مغزه نسبت به تخمین لیتو لوژی از داده های پترو فیزیکی با رویکرد خوشه بندی –تخمین است. این روش بر اساس داده های یک چاه اکتشافی از یکی از میادین نفتی جنوب ایران که دارای نتایج آنالیز مغزه بوده توسعه داده شده ونسبت به بهینه سازی پارامتر های مدل اقدام شده است. سپس این مدل بر روی چاه های فاقد فاقد مغزه تعمیم داده شده است. خوشه بندی به عنوان عاملی برای تفکیک داده های چاه به جوامع همگن لیتو لوژیکی مورد استفاده قرار می گیرد، سپس تخمین در صد کانی ها در هر کدام از این جوامع غالب لیتو لوزیکی صورت گرفته است وبه ترتیب ضرایب همبستگی 93/92%و99/74 %بین داده های وافعی وتخمینی دولومیت وکلسیت در یکی از چاه ها بدست آمده است. نتایج معرف دقت مناسب وقابلیت تعمیم قابل توجه رویکرد است.
    کلید واژگان: مخزن آسماری، خوشه بندی، لیتو لوژی، تخمین گر MLP، خوشه بندی میانگین K داده، خوشه بندی گوستاو سون کسل، ایران
    Seddighs., Alipoor Shahsavarim., Moamerianh., Tokhmchi, B
    Reservoir lithology determination is one of the main studies used for well correlation and analyzing productive zones of the reservoir. The best way for lithology determination is using core and cutting information. Nevertheless, in most wells these data is not complete and continual, so in these cases usually use well logging for lithology estimation. The purpose of this paper is representing accurate method for lithology estimation of petrophysical well data with Clustering-Estimation approach. This method has been generalized according to one well from one of the oil fields in South of Iran that contains core data. Then this method is generalized in uncored wells. Clustering is used as a way for grouping well data in homogeneous lithology clusters Afterward, percentage of mineral is estimated in each of these clusters. The regression coefficients are calculated 92.93% and 74.99% between real and estimated data respectively for calcite and dolomite in one of the wells. The results with high accuracy show the generalization of this method.
    Keywords: Asmari reservoir, Clustering, Lithology, MLP estimator, K, means clustering, Gustafson, Kessel clustering, Iran
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال