Dadaş şeylinin kırılganlık indeksinin derin öğrenme ile tahmin edilmesi
Prediction of brittleness index of Dadaş shale using deep learning
Yazar: ORKHAN MUSAZADA
Danışman: PROF. DR. ŞAMİL ŞEN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Jeoloji Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Jeoloji Mühendisliği = Geological Engineering

Özet:
Ankonvansiyonel hidrokarbon arama ve üretim faaliyetleri her geçen gün yatay sondaj, hidrolik çatlatma ve yapay zeka teknolojileri ile artmaktadır. Şeyllerin kırılganlık indeksi, ankonvansionel rezervuarlarda hidrolik çatlatma ve sondaj öncesinde potansiyel alanların belirlenmesinde, hangi kaya türlerinin hidrolik kırma için uygun olduğunu belirlemekte temel parametrelerden birisidir. Bununla birlikte, herhangi bir şeyl rezervindeki tüm kuyuların tüm aralıklarından örnekler almak zaman alıcı ve pratik değildir. Bu çalışmada, Dadaş Şeylinin kırılganlık indeksi tahmini daha ekonomik ve hemen kullanılabilir konvansiyonel loglardan tahmin etmek için veri odaklı makine öğrenimi yöntemi kullanılmıştır. Makina öğrenimi çalışması için kuyu logu verileri (GR, Sonic), XRD analizi verileri (Kuvars, Feldspat, Karbonat, Kil) ve Piroliz (TOK) verilerinden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur. Doğan-1, K. Migo-2, Soğuktepe-1, Derindere-1, Akçay-1, Hançerli-3, Abdülaziz-1, B. Azıklı-1, Telhasan-1, Çalıktepe-2 kuyularının organik madde açısından zengin şeyllerinden oluşan 13 örnekli bir veri seti, kırılganlık tahmini için derin öğrenme modelinin oluşturulmasında kullanılmıştır. Tensorflow-Keras kütüphanesi ile 512, 256, 128, 64 ve 64 xiii nöronlardan ve 5 katmanlı yapay sinir ağı (YSA) ile yapılan eğim ve test çalışmasında en iyi ortalama hata geçmişi elde edilmiştir. Bu yapay sinir ağları (YSA) parametrelerini kullanarak oluşturulan modelde lineer korelasyon katsayısı R2=0.98 kadar yüksek tahmin edilmiştir. Elde edilen derin öğrenme modeli Akçay 1 ve Derindere 1 kuyularının kırlganlık indeksinin tahmininde kullanılmıştır. Jupiter Notebook üzerinden Pyhton 3 kodlama dili ile oluşturduğumuz model yeniden yüklenerek bu modele tahmin veri seti girilmiş ve Akçay 1 ve Derindere 1 kuyularındaki Dadaş şeylinin kırılganlık indeksi değerleri başarılı bir şekilde tespit edilmiştir

Abstract:
Unconventional hydrocarbon exploration and production activities are increasing every day with the use of horizontal drilling, hydraulic fracturing, and artificial intelligence technologies. The brittleness index of shales is one of the fundamental parameters used in determining potential areas for hydraulic fracturing and well drilling in unconventional reservoirs. It helps identify which rock types are suitable for hydraulic fracturing operations. However, sampling from all intervals of every well in any shale reservoir is time-consuming and impractical. In this study, a data-driven machine learning method has used to estimate the brittleness index of Dadaş shale more economically and immediately compared to conventional logs. A dataset has created for the machine learning study, consisting of well log data (GR, Sonic), XRD analysis data (Quartz, Feldspar, Carbonate, Clay), and Pyrolysis (TOK) data. A dataset of 13 samples, consisting of shale samples rich in organic matter from the wells of the Doğan-1, K. Migo-2, Soğuktepe-1, Derindere-1, Akçay-1, Hançerli-3, Abdülaziz-1, B. Azıklı-1, Telhasan1, and Çalıktepe-2, has used to create a deep learning model for brittleness estimation. In the xv training and testing process conducted using a 5-layer artificial neural network (ANN) with 512, 256, 128, 64, and 64 neurons using the TensorFlow-Keras library, the best average error history was obtained. Using the parameters of these artificial neural networks (ANN), the model created achieved a high linear correlation coefficient of R2=0.98 in the predictions. The obtained deep learning model has used to predict the brittleness index of Akçay-1 and Derindere-1 wells. The model created using the Python 3 programming language in Jupyter Notebook has been reloaded. By reloading this model, a prediction dataset was provided, and the fragility index values of the Dadaş shale in the Akçay 1 and Derindere 1 wells were successfully determined