منابع Leila, M., Eslam, A., El-Magd, A. A., Alwaan, L., & Elgendy, A. (2021). Formation evaluation and reservoir characteristics of the Messinian Abu Madi sandstones in Faraskour gas field, onshore nile delta, Egypt. Journal of Petroleum Exploration and Production, 11(1), 133-155.## Hill D.G. (2017) Formation Evaluation. In: Hsu C.S., Robinson P.R. (eds) Springer Handbook of Petroleum Technology. Springer Handbooks. Springer, Cham.## Wilson, L., Wilson, M. J., Green, J., & Patey, I. (2014). The influence of clay mineralogy on formation damage in North Sea reservoir sandstones: a review with illustrative examples. Earth-Science Reviews, 134, 70-80.## Ellis, D. V., & Singer, J. M. (2007). Well logging for earth scientists (Vol. 692). Dordrecht: Springer.## Bhuyan, K., & Passey, Q. R. (1994, January 1). Clay Estimation From GR And Neutron -Density Porosity Logs. Society of Petrophysicists and Well-Log Analysts.## Larionov, V., Borehole radiometry. Nedra, Moscow, 1969. 127.## Clavier, C., Hoyle, W., & Meunier, D. (1971, June 1). Quantitative Interpretation of Thermal Neutron Decay Time Logs: Part I. Fundamentals and Techniques. Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/2658-A-PA## Steiber, R. G. (1973). Optimization of shale volumes in open hole logs. Journal of Petroleum Technology, 31(1973), 147-162.## Jozanikohan, G. (2017). On the development of a non-linear calibration relationship for the purpose of clay content estimation from the natural gamma ray log. International Journal of Geo-Engineering, 8(1), 1-18.## Kamel, M. H., & Mabrouk, W. M. (2003). Estimation of shale volume using a combination of the three porosity logs. Journal of Petroleum Science and Engineering, 40(3-4), 145-157.## Soto Becerra, R., Arteaga, D., Hidalgo, C. M., & Rodriguez, F. (2010, January). The correct shale-volume characterization increases hydrocarbon reserves: case study of cretaceous formation, Lake of Maracaibo, Venezuela. In SPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference. Society of Petroleum Engineers.## Aksu, I., Bazilevskaya, E., & Karpyn, Z. T. (2015). Swelling of clay minerals in unconsolidated porous media and its impact on permeability. GeoResJ, 7, 1-13.## Jozanikohan, G., Norouzi, G. H., Sahabi, F., Memarian, H., & Moshiri, B. (2015). The application of multilayer perceptron neural network in volume of clay estimation: case study of Shurijeh gas reservoir, Northeastern Iran. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 22, 119-131.## Choubineh, A., Helalizadeh, A., & Wood, D. A. (2019). Estimation of minimum miscibility pressure of varied gas compositions and reservoir crude oil over a wide range of conditions using an artificial neural network model. Advances in Geo-Energy Research, 3(1), 52-66.## Amirian, E., Fedutenko, E., Yang, C., Chen, Z., & Nghiem, L. (2018). Artificial neural network modeling and forecasting of oil reservoir performance. Applications of data management and analysis, 43-67.## Ahmadi, M. A., & Chen, Z. (2019). Comparison of machine learning methods for estimating permeability and porosity of oil reservoirs via petro-physical logs. Petroleum, 5(3), 271-284.## سلیمانی، ب.، عبدالرحیمی، ق.، اشجعی، ع.، چرچی، ع.، (1391). مطالعه سنگشناسی و مدل ساختمانی سازند گچساران در میدان نفتی مارون با استفاده از روشهای زمینآماری. زمین شناسی کاربردی پیشرفته. 2 (4)، 31-21.## نورائینژاد، خ.، محمدی، ح.، 1391. تأثیر خاصیت ترشوندگی سنگ مخزن بر روند تولید سازند آسماری میدان مارون. ماهنامه علمی- ترویجی اکتشاف و تولید نفت و گاز. 51-47.## رحیمی پوستین دوز، آ.، خوشبخت، ف.، نبی بیدهندی، ب. م.،. 1394. ارزیابی پتروفیزیکی و زون بندی سازند آسماری در یکی از چاه های جنوب غرب ایران. مجموعه مقالات چهارمین کنفرانس ملی مهندسی مخازن هیدروکربوری و صنایع بالادستی.## جوزانی کهن، گ.، 1392، "شناسایی کانیهای رسی به روش طیفسنجی پراش پرتو ایکس"، چاپ اول، موسسه انتشارات ستایش، تهران، 150 صفحه.## محول، ش.، 1398، "بررسی کانیهای رسی یکی از مخازن کربناته جنوب غرب ایران با هدف طبقهبندی مخزن به لحاظ کیفیت"، پایان نامه کارشناسی ارشد رشته مهندسی اکتشاف نفت، دانشکده مهندسی معدن، پردیس دانشکدههای فنی دانشگاه تهران، 127 صفحه.## Boukabara, S. A., Krasnopolsky, V., Penny, S. G., Stewart, J. Q., McGovern, A., Hall, D., ... & Hoffman, R. N. (2021). Outlook for exploiting artificial intelligence in the earth and environmental sciences. Bulletin of the American Meteorological Society, 102(5), E1016-E1032.## Jozanikohan, G., & Seyfan, A. (2020). The Determination of the Most Effective Petrophysical Logs for Rock typing in a Detrital Reservoir Rock, Using Clustering Methods. Journal of Analytical and Numerical Methods in Mining Engineering, 10(23), 65-77.##