ترجمه اصطلاحات فیزیک
موج برشی به انگلیسی
Shear waveموج فشاری به انگلیسی
compressive waveخواص مکانیکی به انگلیسی
mechanical propertiesنگار صوتی برشی به انگلیسی
shear sonic logمیادین نفتی به انگلیسی
oil fieldsتخمین سرعت به انگلیسی
estimate velocityرگرسیون دو متغیره به انگلیسی
bivariate regressionالگوریتم بهینه¬سازی چند هدفه به انگلیسی
multi-purpose optimization algorithmشبکه عصبی MLP به انگلیسی
MLP neural networkکمینه¬سازی به انگلیسی
minimizeجواب های محلی بهینه به انگلیسی
optimum local answerالگوریتم ازدحام ذرات به انگلیسی
particle swarm algorithmهوش مصنوعی به انگلیسی
artificial intelligenceتک متغیر به انگلیسی
univariateدو متغیر به انگلیسی
bivariate
خواص مکانیکی به انگلیسی
mechanical propertiesنگار صوتی برشی به انگلیسی
shear sonic logمیادین نفتی به انگلیسی
oil fieldsتخمین سرعت به انگلیسی
estimate velocityرگرسیون دو متغیره به انگلیسی
bivariate regressionالگوریتم بهینه¬سازی چند هدفه به انگلیسی
multi-purpose optimization algorithmشبکه عصبی MLP به انگلیسی
MLP neural networkکمینه¬سازی به انگلیسی
minimizeجواب های محلی بهینه به انگلیسی
optimum local answerالگوریتم ازدحام ذرات به انگلیسی
particle swarm algorithmهوش مصنوعی به انگلیسی
artificial intelligenceتک متغیر به انگلیسی
univariateدو متغیر به انگلیسی
bivariate
میادین نفتی به انگلیسی
oil fieldsتخمین سرعت به انگلیسی
estimate velocityرگرسیون دو متغیره به انگلیسی
bivariate regressionالگوریتم بهینه¬سازی چند هدفه به انگلیسی
multi-purpose optimization algorithmشبکه عصبی MLP به انگلیسی
MLP neural networkکمینه¬سازی به انگلیسی
minimizeجواب های محلی بهینه به انگلیسی
optimum local answerالگوریتم ازدحام ذرات به انگلیسی
particle swarm algorithmهوش مصنوعی به انگلیسی
artificial intelligenceتک متغیر به انگلیسی
univariateدو متغیر به انگلیسی
bivariate
رگرسیون دو متغیره به انگلیسی
bivariate regressionالگوریتم بهینه¬سازی چند هدفه به انگلیسی
multi-purpose optimization algorithmشبکه عصبی MLP به انگلیسی
MLP neural networkکمینه¬سازی به انگلیسی
minimizeجواب های محلی بهینه به انگلیسی
optimum local answerالگوریتم ازدحام ذرات به انگلیسی
particle swarm algorithmهوش مصنوعی به انگلیسی
artificial intelligenceتک متغیر به انگلیسی
univariateدو متغیر به انگلیسی
bivariate
شبکه عصبی MLP به انگلیسی
MLP neural networkکمینه¬سازی به انگلیسی
minimizeجواب های محلی بهینه به انگلیسی
optimum local answerالگوریتم ازدحام ذرات به انگلیسی
particle swarm algorithmهوش مصنوعی به انگلیسی
artificial intelligenceتک متغیر به انگلیسی
univariateدو متغیر به انگلیسی
bivariate
جواب های محلی بهینه به انگلیسی
optimum local answerالگوریتم ازدحام ذرات به انگلیسی
particle swarm algorithmهوش مصنوعی به انگلیسی
artificial intelligenceتک متغیر به انگلیسی
univariateدو متغیر به انگلیسی
bivariate
هوش مصنوعی به انگلیسی
artificial intelligenceتک متغیر به انگلیسی
univariateدو متغیر به انگلیسی
bivariate
دو متغیر به انگلیسی
bivariate
سرعت موج برشی همراه با سرعت موج فشاری اطلاعات خوبی را از خواص مکانیکی سازند ارائه می¬دهند. به دلیل هزینه¬بر بودن برداشت نگار صوتی برشی، در تعداد محدودی از چاه¬های میادین نفتی این اطلاعات موجود است. لذا تلاش¬های متعددی برای تخمین سرعت موج برشی از روی نگارهای پتروفیزیکی صورت گرفته است. عوامل متعددی بر موج برشی تاثیر گذار هستند تخمین مناسب موج فشاری با یک مدل ساده نیازمند ارزیابی پارامترهای ورودی است. بررسی پیشینه موضوع نشان داد که مطالعات چندانی در این زمینه صورت نگرفته است. لذا در مقاله حاضر، ابتدا با استفاده از رگرسیون دو متغیره، رابطه هر یک از نگارهای ورودی با نگار هدف بررسی شد. سپس به منظور ارزیابی پارامترهای ورودی و انتخاب پارامترهای ورودی مناسب، از رگرسیون چند متغیره گام به گام و الگوریتم بهینه¬سازی چند هدفه NSGA-II همراه با شبکه عصبی MLP استفاده شد. همچنین به منظور جلوگیری از ارائه جواب¬های محلی بهینه در شبکه عصبی، از الگوریتم ازدحام ذرات برای بهینه¬سازی پارامترهای آن استفاده شد. نتایج نشان داد که جدای از روش به کار رفته، با افزایش تعداد ورودی¬ها، خطای تخمین کاهش می¬یابد و نرخ کاهش خطا با افزایش تعداد ورودی¬ها روندی نزولی دارد. این میزان کاهش خطا، در مدل¬های هوش مصنوعی نسبت به مدل¬های رگرسیونی بسیار مشهود است. مقدار کاهش خطا بین مدل با تک متغیر ورودی و دو متغیر ورودی، در هر دو روش، بیشتر از سایر حالت¬ها است. نتایج حاکی از کارایی خوب الگوریتم NSGA-II در انتخاب پارامترهای ورودی است. در صورت وجود پارامترهای ورودی متعدد، این الگوریتم می¬تواند برای تعیین پارامترهای ورودی مناسب استفاده شود.
Shear wave velocity and compressive wave velocity provide valuable information about mechanical properties of a formation. Because of high costs of collecting shear sonic logs, such information is only collected for few of wells in an oil field. Several attempts have been made to estimate shear wave velocity based on petrophysical logs. Because several factors influence shear waves, proper estimate of compressive wave on even a simple model needs examination of input parameters. Literature review showed that there is a paucity of similar works in this regard. Using bivariate regression, the relationship between each one of the input logs and the target log was examined. Afterward, stepwise multiple regression, multi-purpose optimization algorithm (NSGA-II), and MLP neural network were used to examine input parameters and to choose the proper input parameter. To avoid optimum local answer by the neural network, particle swarm optimization was used to optimize the parameters. The results indicated that regardless of the method, increase of the inputs decreased estimated error and error reduction rate followed a descending trend with an increase in the number of inputs. The error reduction rate by artificial intelligence was more than that of regression models. Error reduction rate of the model with one and two input variables was higher than other modes in the both methods. The results also confirmed higher performance of NSGA-II algorithm in choosing the input parameters. In the case of several input parameters, the algorithm can be used to determine the input parameters.