Production Forecasting of Oil Wells Based on Production HistoryUsing Multi-Scale Time Averaging and LSTM Networks
- سال انتشار: 1401
- محل انتشار: اولین همایش بین المللی هوش مصنوعی، علم داده و تحول دیجیتال در صنعت نفت و گاز
- کد COI اختصاصی: OILANDGAS01_027
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 245
نویسندگان
Department of chemical engineering, Tarbiat Modares University, Tehran
Department of chemical engineering, Tarbiat Modares University, Tehran
چکیده
One of the most important issues in the oil and gas industry is predicting the future production of a reservoir. Although the numerical simulation of the reservoir is the most effective method to predict the production, but implementation this requires a static and dynamic model of the reservoir, which requires a lot of cost, energy, and time. The aim of this paper is to provide a method for predicting the oil production of a reservoir using machine learning and time series forecasting algorithms. These methods have a good yield for time series data and whereas the production from oil reservoirs is somehow dependent on time, these methods can be used to predict the future production of wells. Nowadays, due to the ever-increasing growth of computer software and significant progress in the measurement of pressure inside the well using permanent pressure gauges that are installed inside the well, many amounts of flow rate, pressure and temperature data are obtained that can be used to predict the future of production. In this research, we have used LSTM neural network model and two different sub-models (basic model and multi time scale model). In this method, at first a part of the past production data was used to train the artificial intelligence model, then it started to predict and by using other real data, it checked the accuracy of the obtained data and if the prediction was not accurate enough, it was optimized and adjusted artificial intelligence algorithms. Finally, the prediction, compare and analyze of results obtained from the trained artificial intelligence models was done, and their accuracy and performance were also verified; We found that the multi time scale model is a more suitable method for predicting the production process in the long term with less error.کلیدواژه ها
production prediction, time series prediction, artificial intelligence, long short-term memory neural network, multi time scaleمقالات مرتبط جدید
- ارزیابی ریسک های ایمنی و زیست محیطی شرکت ملی پخش فرآورده های نفتی با کمک تکنیک هازن
- بررسی هیدرودینامیک و زمان اختلاط مخرن همزندار با استفاده از تکنیکهای سرعت سنجی ذرات و القای صفحهای نور فلئورسانس
- کاربردها و چالش های موجود در استفاده از روش تست سازند جهت بررسی خواص استاتیک و دینامیک مخزن
- کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی فرصت های صادرات محصولات صنعت پتروشیمی
- روش های ازدیاد برداشت نفت با استفاده از گاز در میادین فراساحلی: ویژگی ها، نحوه اجرا و شرایط عملیاتی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.