کاربرد الگوریتم جدید یادگیری ماشین برای پیش بینی دقیق خواص سیمان حفاری

پیش بینی ویسکوزیته ظاهری سیمان کلاس G برای ارزیابی عملکرد آن در سیمانکاری چاههای نفتی بسیار حیاتی است . در این مقاله برخلاف روشهای سنتی ، از یک مدل یادگیری ماشین برای پیش بینی ویسکوزیته استفاده شده است . یک مجموعه داده جامع از طریق کار آزمایشگاهی گسترده تهیه شده است که این آزمایش ها شامل آماده سازی دوغاب سیمان کلاس G برای چاههای نفتی است . یک نتیجه قابل توجه این مطالعه ، دستیابی به مقدار ۲R بیش از ۹۳% توسط مدل یادگیری ماشین بوده که نشاندهنده دقت پیش بینی قوی برای ویسکوزیته ظاهری سیمان کلاس G است . توسعه این مدل یادگیری ماشین پیشرفت قابل توجهی در تحلیل پیش بینی خصوصیات دوغاب سیمان در برنامه های چاههای نفتی ارائه می دهد. قابلیت آنها برای ارائه پیش بینی دقیق از ویسکوزیته ظاهری، مستقل از متغیرهای خاص آزمایشگاهی ، توانمندی آنها در افزایش کارایی و قابلیت اعتماد فرآیندهای سیمان کاری چاههای نفتی را برجسته می کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، ویسکوزیته ظاهری ، پیش بینی ، سیمان کلاس G