TY - JOUR ID - TI - Comparison of Different Types of Fitness Functions to Choose the Appropriate Attributes for Porosity Prediction AU - Muna Hadi Saleh AU - Hadeel M. Tuama PY - 2017 VL - 20 IS - 3 SP - 737 EP - 743 JO - Al-Nahrain Journal for Engineering Sciences مجلة النهرين للعلوم الهندسية SN - 25219154 25219162 AB - Porosity is one of the most important reservoir characteristics because it indicates to fluid collection. Several techniques used to get good porosity prediction, so, in this study we employed seismic attributes and well log data in a genetic algorithm to get the best porosity prediction. The study attempt to enhance the performance of genetic algorithm for attribute selection and therefore porosity prediction by applying genetic algorithm on different types of fitness functions like average mean square error fitness, average correlation coefficients fitness and performance index fitness. Also, used two methods to represent attributes in genetic algorithm. Different witnesses applied to choose the appropriate fitness function that gives high porosity prediction.

المسامية هي واحد من اهم خواص الخزان النفطي لانها تعطي استدلال عن تجمع السوائل. هناك عدة تقنيات تستخدم للحصول على تنبؤ جيد للمسامية، في هذه الدراسه تم توظيف الخواص الزلزالية الصناعية ومعلومات تسجيلات الابار في الخوارزمية الوراثية للحصول على افضل تنبؤ للمسامية. في هذه الدراسة نحاول تحسين اداء الخوارزمية الوراثية لاختيار الخواص وبالتالي اعطاء تنبؤ جيد للمسامية عن طريق تطبيق عدة انواع من دوال الهدف مثل average mean square error, average correlation coefficients, performance index وكذلك استخدام طريقتين لتمثيل الخواص داخل الخوارزمية الوراثية، عدة معايير تطبق لاختيار دالة الهدف المناسبة التي تعطي تنبؤ عال للمسامية. ER -