AI-Assisted Decision-Making Workflow for Oilfield Water Management
- 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_041
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 270
نویسندگان
Department of chemical and petroleum engineering, Ilam university
Department of Management of Technology, MJIIT, UTM, Kuala Lumpur, Malaysia
چکیده
Numerous issues plague water availability in Iran, including low annual rainfall, poor rainfall and surface water distribution patterns and climate change. In the past ۲۰ years, Iran has lost over ۲۰۰ cubic kilometers of its stored water, while groundwater levels have also dropped rapidly at an average rate of ۲۸ cm per year. While poor management of irrigation practices with saline water, lack of suitable drainage infrastructure, large volumes of high salinity water co-produced with oil and discharge of drainage water to river systems are common human-induced salinization practices in the past three decades. Production data-driven diagnostics in combination with Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) can be utilized for intelligent and integrated decision making on water shut off candidate selection to prevent oilfield water excess production. In this paper, we utilized production data, single well geomechanial modeling and Artificial intelligence and ML assisted decision-making process for oilfield water control. The potential of image processing and AI to assist oilfield geologists in inspecting CBL VDL logs is investigated in this work. Image processing techniques can be used to enhance the visibility of features in the logs, and AI algorithms can be trained to identify and classify different types of features in the logs, such as rock types, fractures, and bed boundaries. This can help geologists to more quickly and accurately interpret the logs, which can aid in the exploration and production of oil and gas resourcesکلیدواژه ها
Oilfield water, Data-Driven Diagnostics, Geomechanical Modeling, AI-assisted Decision makingمقالات 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.