MODÉLISATION   ET  RECONSTITUTION    DES   FACIÈS   NON  CAROTTÉS  A L’AIDE  DES MÉTHODES A BASE  DES RÉSEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS ET CLUSTER ANALYSIS,  CAS DU RÉSERVOIR TRIAS ARGILEUX GRÉSEUX INFÉRIEUR, CHAMP  DE SIF FATIMA, BASSIN DE BERKINE, SUD DE L’ALGÉRIE

 


Ameur Zaimeche Ouafi a, b, Zeddouri Aziez a, b, Heddam Salim c, Kechiched Rabah a, b, Belksier Mohamed Salah a, b

(a)       Université Kasdi Merbah Ouargla, Faculté des Hydrocarbures ; des Energies renouvelables et des Sciences de la Terre et de l’Univers, Ouargla 30 000 Algérie.

(b)       Laboratoire des réservoirs souterrains pétroliers, gaziers et aquifères, Université Kasdi Merbah Ouargla. 30 000 Algérie.

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 (c) Faculté des Sciences, Département des Sciences Agronomiques, Section Hydraulique Agricole

Université 20 Août 1955, Route EL HADAIK, BP 26, SKIKDA, Algérie.

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Résumé—La récupération des carottes au niveau des forages pétroliers n’est pas toujours intégrale, à cause des problèmes techniques et géologiques rencontrés durant l’opération du carottage.  Notre travail à pour objet de pallier au manque des facies lithologiques sur une longueur de 332.84 m représentant la longueur totale des intervalles non carottés dans 5 puits, au niveau du réservoir du Trias Argileux Gréseux Inférieur (TAGI), champ de Sif Fatima, bassin de Berkine, sud de l’Algérie. Deux méthodes de modélisations ont été appliquées sur les données diagraphiques ; la première basée sur la technique des Réseaux de Neurones Artificiels et la deuxième est une technique statistique dite Cluster Analysis. Pour le développement et la validation des modèles, quatre variables ont été utilisées comme entrée des modèles (inputs), à savoir ; la Gamma Ray, la Densité, le Potassium et le Thorium.  Ces derniers ont été utilisés pour prédire et reconstituer les faciès non-carottés, représentant la sortie des modèles (output) [1].

Mots clés: Récupération des carottes, TAGI, Berkine, Modélisations, Diagraphie, Réseaux de Neurones Artificiels, Cluster Analysis.

 

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