Estimating Deliverability in Multi-Layered Gas Reservoirs Using Artificial Intelligence
| dc.contributor.author | MALIK KHALID AL-ARFAJ | |
| dc.date | 2012 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T04:25:07Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T04:25:07Z | |
| dc.degree.department | College of Petroleum Engineering and Geosciences | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | في هذا البحث ، تم إنشاء نموذج باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتقدير كمية الإنتاج من كل طبقة في مكمن غاز متعدد الطبقات باستخدام الخصائص الثابتة مثل تلك المستخرجة من قياسات الآبار ، بالإضافة إلى الخصائص الحيوية مثل الضغط. تساعد هذه الطريقة في العديد من تطبيقات هندسة المكامن ، مثل فهم آلية نضوب الطبقات ، أو استهداف طبقات معينة عند صيانة الآبار. يمكن أيضًا استخدام نتائج النموذج لتحليل نتائج اختبار إنتاج البئر ، حيث تتم مقارنة النتائج التي تم قياسها بالنتائج المتوقعة وتحليل الفارق. تم جمع البيانات من أكثر من 100 بئر في أحد المكامن التي تمتد على مدى أربعة حقول ، وقد تم جمع المتغيرات في مجموعة متغيرات إدخال ، وتمت تغذيتها إلى أدوات الذكاء الاصطناعي من أجل التعليم ، وقد تم تمرين الأدوات لاستخراج النتائج المثلى من كل أداة. بين الطرق المجربة ، حازت الشبكات العصبية الانحدارية العامة وآلة المتجه الداعم على الأداء الأفضل كما يتضح من حصولها على أقل متوسط لنسبة الخطأ المطلق بالإضافة إلى ترابط خطي عال جدًا. هذا البحث يبين الاستخدام الواعد لأساليب الذكاء الاصطناعي لتقدير إنتاج الطبقات في مكامن الغاز متعددة الطبقات | |
| dc.identifier.other | 3768 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/1166 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | Estimating Deliverability in Multi-Layered Gas Reservoirs Using Artificial Intelligence | |
| dc.type | Thesis |