بهینه سازی تمیزکاری چاه با بهینه سازی هیدرولیک حفاری در چاه های جهت دار با کمک هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی (AI) در بهینه سازی هیدرولیک حفاری در چاه های جهت دار، فرآیند پاکسازی چاه را متحول کرده است. حفاری جهت دار شامل حفاری چاه های غیرعمودی برای رسیدن به اهداف مخزن خاص است. در طول فرآیند حفاری، قلمه ها و زباله ها در چاه جمع می شوند که مانع از جریان سیالات و کاهش بهره وری چاه می شود. پاکسازی کارآمد چاه برای اطمینان از نرخ تولید بهینه و به حداقل رساندن خطرات عملیاتی بسیار مهم است. موضوع پیشنهادی برای تحقیق در زمینه بهینه سازی تمیزکاری چاه ها با استفاده از الگوریتم های تکاملی و شبکه های عصبی مصنوعی می تواند بر روی "طراحی یک سیستم تطبیق پذیر و خودکار برای بهینه سازی فرآیند تمیزکاری چاه های نفت با استفاده از ترکیب الگوریتم های ژنتیک و شبکه های عصبی مصنوعی" متمرکز باشد. در این تحقیق، محققان می توانند بر روی طراحی یک سیستم هوشمند که قادر به شناسایی و انطباق با شرایط مختلف چاه های نفت است و به طور خودکار پارامترهای بهینه برای تمیزکاری را تعیین می کند، تمرکز کنند. این سیستم باید بتواند با استفاده از داده های ورودی مانند نوع آلودگی، ویسکوزیته مایعات در چاه، دما و فشار، بهترین روش تمیزکاری را با کمترین هزینه و بالاترین کارایی پیدا کند.بخش مهم این تحقیق شامل توسعه الگوریتم های ژنتیک برای اکتشاف فضای جستجو به منظور یافتن راه حل های نوآورانه و موثر است، در حالی که شبکه های عصبی مصنوعی مسئول پردازش داده ها و تخمین زدن عملکرد روش های پیشنهاد شده خواهند بود. همچنین، این سیستم باید قابلیت یادگیری از تجارب قبلی را داشته باشد تا بتواند در طول زمان بهینه سازی را بهبود بخشد. این تحقیق می تواند در بهبود کارآمدی و کاهش هزینه های عملیات تمیزکاری چاه های نفت نقش موثری داشته باشد و به صنعت نفت کمک کند تا با استفاده از فناوری های پیشرفته، عملکرد خود را بهینه سازد.

کلیدواژه ها:

پارامتر ، زاویه چاه ، تمیزکاری ، هوش مصنوعی ، شبکه عصبی