Prediction of Mobility Profile with Minimum Real Time Measurements using Artificial Intelligence
No Thumbnail Available
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Saudi Digital Library
Abstract
إن للمعلومات في قطاع النفط دور كبير في تحقيق الإنتاجية الفعالة و تقليل التكلفة. كلما زادت معرفتنا أكثر عن حال المكمن، كلما تمكنا من إدارته و إنتاجه بشكل أفضل.إن برامج الأبحاث النشطة تركز على إكتساب المعارف والمعلومات لإضافة قيمة إلى عمليات النفط. إن القدرة على قياس سرعه حركة الزيت داخل المكمن تعد أحد أهم المفاتيح لتخطيط استراتيجيات تطوير وإنتاج الحقل بأفضل أساليب الإدارة الممكنة خصوصاً في الحقول متعددة قيم اللزوجة. إن أطروحة البحث هذه تقدم فكرة جديدة، وذلك بمحاولة تطوير نموذج للتنبؤ، يمكن أن يقلل من الاستثمارات المرصودة للحصول على قياسات قيم اللزوجة وذلك باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعية. يمكن فهم هذا من حقيقة أن قيم اللزوجة تستخلص باستخدام أدوات اختبار المكمن وهي التي تنطوي على تكاليف كبيرة ابتداء بنقل المعدات إلى موقع الحفر وثم الحصول على بيانات قيم اللزوجة وهي التي تتطلب أخذ قرابة 100عينه لتمكين المهندسين من قيادة الجزء الأفقي من البئر النفطي للمكان الأفضل في المكمن. هذه الأطروحة تقدم دراسة التنبؤ لقيم اللزوجة باستخدام ثلاث أدوات ذكاء اصطناعية (الشبكة العصبية الاصطناعية, الشبكات الوظيفية وأجهزة المتجهات الاعتمادية) و باستخدام الحد الأدنى فقط من البيانات القادمة مباشرة من أداة الحفر. إن الأدوات الذكية الاصطناعية الثلاث أظهرت أداء ممتاز ولكن أداء الشبكة العصبية الاصطناعية كان الأفضل بين أداوت المحاكاة الثلاث.