Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightRezerv olasılık dağılımı hesaplanmasında kullanılan gözeneklilik, su doygunluğu ve kurtarım faktörü gibi herhangi bir değişkenin olasılık dağılımı MCS ile tahmin edilebilinir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Monte Carlo deneysel matematik problemlerinin çözümüne rastgele sayılarla yaklaşımda bulunan tekniklere verilen genel bir isimdir. Basit sayısal integral hesaplama yöntemlerinden, günümüz istatistik teorisinin yoğun hesaplama gerektiren Bayes çıkarsama yöntemlerini pratik ve rutin olarak uygulanabilir hale getiren modern simülasyon tekniklerine ulaşan bir gelişim izlemişlerdir. Monte Carlo Simülasyonu, duyarlılık metodu, momentler metodu ve tam cebirsel çözümleme gibi risk analizi yöntemlerinden biridir. Sonuçları diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında riski daha iyi temsil etmesi nedeniyle petrol endüstrisi tarafından tercih edilen ve kullanımına sıkça başvurulan bir yöntemdir. Monte Carlo Simülasyonu, tek bir değer yerine, modeldeki her bir bağımsız değişkeninin olasılık dağılımını kullanarak, bağımlı değişkeninin (sonucun) olasılık dağılımını türeten stokastik bir modeldir. MCS'nun petrol endüstrisindeki iki önemli kullanım alanı bulunur: saha büyüklüğü (rezerv) dağılımının ve buna karşılık gelen ekonomik değerin hesaplanması. Rezerv olasılık dağılımı hesaplanmasında kullanılan gözeneklilik, su doygunluğu ve kurtarım faktörü gibi herhangi bir değişkenin olasılık dağılımı MCS ile tahmin edilebilinir.
Abstract
Monte Carlo is the collective name given to techniques that deal with random numbers for solving the problems of experimental mathematics. The methods have evolved from simple numerical integration schemes to modern simulation techniques by which computationally intensive Bayesian inference methods of modern statistical theory become more practical and routinely applied. Monte Carlo simulation (MCS) is one of the risk analysis method the others being sensitivity method, method of moments and exact algebraic solutions. This practical method is preferred and widely used in petroleum industry because its outcome rep-resents the risk better than the other methods. MCS is a stochastic model that uses the probability distribution of each independent random variable and generates the probability distribu-tion of the dependent variable (outcome) instead of just one value. Two major applications of MCS in the petroleum exploration are: Calculation of field size (reserve) distribution and the corresponding economic value. The probability distribution of any variable used in the calculation of the probability distribution of reserve such as porosity, water saturation and recovery factor can be estimated by MCS.