@article { author = {Askari, A.A and Bashiri, Gh.R and Sobhi, Gh and Bahremandim, M}, title = {A new method for reservoir characterization based on fractal and geostatistics methods}, journal = {Journal of Mining Engineering}, volume = {1}, number = {2}, pages = {53-65}, year = {2007}, publisher = {Iranian Society of Mining Engineering (IRSME)}, issn = {1735-7616}, eissn = {2676-4482}, doi = {}, abstract = {The proper characterization of reservoir heterogeneities plays an important role in reservoir evaluation and forcasting of its performance. However, the heterogeneity of a reservoir and its property distributions in the large scale of reservoir volume could not be properly determined and estimated with known data from a few wells. In such a case, one of the newest and roboust methods in reservoir characterization is the use of fractal methods whenever the geostatistics fails.        The objective of this paper is to introduce and discuss a new method that is the combination of fractal geometry (small scale) and geostatistics (large scale) to characterize the reservoir property distributions in a gian reservoir with a few known well data. The developed method was applied to a real reservoir in the south west of Iran with three exploration well data.       In this method, first of all, the reservoir zonation and formation units including carbonate, sandstone and shale must be identified from the petrophysical data by using multivariate statistics analysis. So that, the porosity, permeability, and water saturation for the known wells could be estimated from the core and log data. Then, spatial correlation using variogram analysis and quantify heterogeneities using R/S analysis, can be determined for each zone in the wells. Eventually, merging kriging method and fGn noise of fractal will lead to develope our new method to estimates and predict the reservoir property distributions between wells and throughout the reservoir more accurate and very precise than the previouse methods. The produced error is in acceptable and accurate range that was less than 4.93 percent for porosity for instance. The output of the model may be used as an input for geomodeling and simulation softwares. Also, heterogeneity distributions of reservoir characteristics are well visualized by fractal distributions.    }, keywords = {Fractal geometry,multivariate statistics,petrophysical parameters,Permeability,Geostatistics,stochastic modeling,reservoir hetrogenities}, title_fa = {ارائه یک روش جدید برای تخمین خواص مخزن با استفاده از آماره‌های فرکتال در یکی از مخازن نفتی‌ایران}, abstract_fa = {توصیف صحیح ناهمگنی‌های خواص مخزن(تخلخل، درجة اشباع آب ونفوذپذیری) نقش مهمی‌در پیش‌بینی درست تولید هیدروکربن در مخازن زیرزمینی دارد. متاسفانه نمی‌توان تنها با چند چاه اکتشافی توزیعات و ناهمگنی‌های خواص مخزن را در مقیاس بزرگ حجم مخزن شناخت. در چنین مواردی یکی از روش‌های بسیار مؤثر و جدید در توصیف و شناسایی توزیعات خواص مخازن در صورت نا کار آمدی روش‌های زمین آماری، استفاده از روش‌های فرکتالی است.      در‌این مقاله سعی شده است با ترکیب روش‌های هندسه فرکتال (برای توصیف جزئیات) و زمین آمار (برای توصیف کلیات) توزیعات واقع بینانه خواص مخزن برای سه چاه مجاور در یک مخزن نفتی بزرگ در جنوب‌ایران آزمایش و تولید شود. روال‌این تحقیق بدین صورت است که ابتدا با استفاده از داده‌های پتروفیزیکی و مغزه‌های سنگی، واحدهای سنگی مخزن که شامل کربنات، ماسه‌سنگ و شیل است با بکارگیری روش‌های تجزیه و تحلیل چند متغیره آماری تفکیک و ارتباط آنها در بین‌این سه چاه مشخص شد. سپس مقادیر تخلخل ،درجه اشباع آب و نفوذپذیری برای هر چاه محاسبه و در صورت لزوم تخمین زده شد. در هر یک از نواحی تفکیک شده طول همبستگی‌های عمودی و قائم، با بکارگیری آنالیز واریوگرام و مقادیر ناهمگنی‌های عددی با استفاده از آنالیز R/S بدست آمد. سرانجام توزیعات دو بعدی احتمال‌پذیر خواص مخزن در فاصله بین چاه‌های مورد مطالعه با ترکیب روش کریجینگ و نویس‌های فرکتالی آماری بطور واقع بینانه‌ای تولید شد. در مرحله کنترل نیز نتیجه نسبتا خوبی مخصوصاً برای پارامترتخلخل با خطای نسبی 93/4 درصد بدست آمد.       در نهایت با استفاده از توزیعات فرکتالی بدست آمده می‌توان ناهمگنی‌های خواص مخزن را با دقت بیشتری از لحاظ ارتباط دقیق بین منافذ نمایش و از آن بعنوان ورودی مناسب و بهینه در شبیه‌سازی‌های حرکت سیال محیط متخلخل استفاده کرد.          }, keywords_fa = {هندسه فرکتال,آمار چند متغیره,پارامترهای پتروفیزیک,نفوذپذیری,زمین آمار,مدل‌سازی احتمال پذیر,ناهمگنی­های مخزن}, url = {https://ijme.iranjournals.ir/article_1390.html}, eprint = {https://ijme.iranjournals.ir/article_1390_329f3b9354b102cd9c1ab60f55a3ef30.pdf} }