(untitled) (المجلة العراقية الوطنية لعلوم الارض, 2026)
تم استثمار الذكاء الصناعي لتحسين التنبؤ بنفاذية الصخور والتي تعد خاصية مهمة في توصيف المكامن استنادا الى تقنية HFU. هذه التقنية تصنف المكامن الى اقسام ذات خواص بتروفيزيائية معينة ثم يستخدم التصنيف في تحديد قيمة النفاذية لاحقاً. تعتمد هذ التقنية على قيمة FZI والتي تُحسب اعتماداً على نفاذية لباب الصخرة ومساميتها. عادةً ما تكون قياسات النفاية من اللباب الصخري مكلفةً ومستغرقةً الكثير من الوقت مغطيةً أعماقاً محدده من البئر، لذلك وجب استخدام تقنيات أخرى للتبوء بقيمة FZI وذلك بتوظيف تقنية Bootstrap Forest احدى تقنيات الذكاء الصناعي المتقدمة لإيجاد قيمة FZI من خلال تسجيلات مجسات الابار التي لم يستخرج منها لباب صخري. في هذ البحث، تم استخدام 889 عينة لباب صخري استخرجت من ستة آبار مخترقةً تكوين مشرف بحقل بزركان النفطي للتعرف على عدد HFU اعتماداً على ثلاث طرق: مخطط الاحتمالية وتحليل RQI مع Φ وتحليل المدرج التكراري حيث استنتج ان عشر وحدات تمثل هذا التكوين بقيمة R2 عالية تتراوح ما بين (0.950 و0.996). تم استخدام قيم اللباب الصخري وتسجيلات المجسات لبناء نموذج Bootstrap Forest الذي اعطى قيمة R2 عالية تصل الى 0.999 وقيمة RMSE قليلة تساوي 0.01 مما يدل على كفاءة النموذج للتنبؤ بمقدار نفاذية الصخور. وأخيراً تم استخدام مسامية الصخور الفعالة مع قيمة FZI المتنبأة لحساب نفاذية الصخور، ولتعطي تطابقاً متميزاً بين القيمة المقدرة من النموذج والمحسوبة من اللباب الصخري.