Mathematical Modeling to Predict the Rate of Penetration (ROP) Using Genetic Programming
محل انتشار: مجله تکنولوژی گاز، دوره: 4، شماره: 1
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 206
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
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.
کلیدواژه ها:
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 :