Mathematical Modeling to Predict the Rate of Penetration (ROP) Using Genetic Programming

سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 206

فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JGT-4-1_005

تاریخ نمایه سازی: 29 آبان 1402

چکیده مقاله:

Rate of penetration (ROP) model is a mathematical relation between bit penetration rate and properties of formation, drilling fluid and drilling operation conditions. Due to relatively high cost of drilling operations, it is essential to develop an accurate prediction of the ROP to estimate the drilling time and costs. In this paper, a new model has been developed for estimation of ROP in one of Iranian oil fields by implementation genetic programming. In the developed model, ROP has been correlated with ۱۱ effective parameters reported in drilling master log and sonic log including weight on bit, bit rotational speed, total nozzle area size, mud weight, mud yield point, fluid loss and sonic time. For the evaluation of the proposed model, statistical parameters including root-mean-square deviation (RMSD), squared correlation coefficient (R۲) and average absolute relative deviation (AARD) were calculated. Real data verification indicated that the developed model is accurate for estimating ROP and can provide useful information when drilling operation is running. The values of squared correlation coefficient and root-mean-square deviation show the reliability of the model.

نویسندگان

Seyed Ali Seyedalangi

M.Sc. Student, Department of Petroleum and Chemical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

Mohammad Javad Nabavizadeh

Department of Petroleum and Chemical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

Mastaneh Hajipour

Department of Petroleum and Chemical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Abooali, D., Khamehchi, E. ۲۰۱۴. Estimation of dynamic viscosity of ...
  • Abooali, D., Khamehchi, E. ۲۰۱۶. Toward predictive models for estimation ...
  • Arabjamaloei, R., Shadizadeh, S. ۲۰۱۱. Modeling and Optimizing Rate of ...
  • Bahari A., Baradaran Seyed A. ۲۰۰۹. Drilling cost optimization in ...
  • Bourgoyne, A.T., Young, F.S. ۱۹۷۴. A Multiple Regression Approach to ...
  • Bourgoyne A.T., Millheim K.K, Chenevert M.E., Young Jr F.S. ۱۹۹۱. ...
  • Cheraghi Seifabad M., Ehteshami P. ۲۰۱۳. Estimating the drilling rate ...
  • Galle, E. M., Woods, H.B. ۱۹۶۳. Best Constant Weight and ...
  • Guria C., Goli K.K., Pathak A.K. ۲۰۱۴. Multi-objective optimization of ...
  • Kaiser M.J. ۲۰۰۷. A Survey of drilling cost and complexity ...
  • Kexiong W., Laibin Z., Hongwei J. ۲۰۰۷. Relationship between formation water ...
  • Kia, S.M. ۲۰۱۲. Genetic Algorithms in MATLAB. Tehran: Kian publication ...
  • Koza, J.R. (۱۹۹۲) Genetic Programming: on the Programming of Computers ...
  • Masseron J. ۱۹۹۰. Petroleum Economics (۴th ed.). Paris: Editions Technip ...
  • Mechem, O.E., Fullerton, H.B.Jr. ۱۹۶۵. Computers invade the rig floor. ...
  • Miska, S., Ziaja, M.B. ۱۹۸۲. Mathematical Model of the Diamond ...
  • Mitchell B.J. ۱۹۹۲. Advanced Oil Well Drilling Engineering Handbook and ...
  • Monazami, M., Hashemi, A. Shahbazian, M., ۲۰۱۲. Drilling rate of ...
  • Moradi, H., Bahari, M.H., Naghibi Sistani, M.B., Bahari, A. ۲۰۱۰. ...
  • Morrison, G.A., Searson, D.P. Willis, M.J., ۲۰۱۰. Using genetic programming ...
  • Rahimzadeh, H., Mostofi, M., and Hashemi, A. ۲۰۱۱. A New ...
  • Reza, M.R., Alcocer, C.F. A Unique Computer Simulation Model Well ...
  • Searson D.P., Leahy D.E., Willis M.J. ۲۰۱۱. Predicting the Toxicity ...
  • Searson, D.P., Leahy, D.E. Willis, M.J., ۲۰۱۰. GPTIPS: an open ...
  • Zare, J., and Shadizadeh S.R. ۲۰۱۴. Managed Pressure Drilling to ...
  • نمایش کامل مراجع