پیش بینی تولید نفت با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی

صنعت نفت به پیش بینی های دقیق تولید برای بهینه سازی عملیات و اتخاذ تصمیمات آگاهانه متکی است. در این مقاله، تجزیه و تحلیل دقیقی از پیش بینی تولید نفت با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین ارائه می کنیم. با ایجاد یک مجموعه داده حاوی پارامترهای مختلفی مانند زمان، تولید، تزریق آب، متوسط نسبت آب به هیدروکربن، میانگین دمای سر چاه، اندازه چوک، میانگین فشار پایین چاه و میانگین دمای چاه در لوله را بررسی می کنیم. با استفاده از قدرت الگوریتم رگرسیون جنگل تصادفی ، ما یک مدل پیش بینی برای تخمین تولید نفت بر اساس این پارامترها ایجاد می کنیم که با یک راهنمای گام به گام در مورد پیش پردازش داده ها، آموزش مدل، ارزیابی و تجسم ارائه می دهیم. هدف تجزیه و تحلیل جامع، تجهیز متخصصان صنعت به دانش و ابزارهایی برای بهبود دقت پیش بینی تولید نفت از طریق هوش مصنوعی است. برای ایجاد شبکه پیش بینی تولید نفت، مجموعه داده ها به دسته های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی تقسیم می کنیم؛ این ویژگی ها با استفاده از استاندارد سازی مقیاس بندی داده ها از کتابخانه ی مخصوص مقیاس بندی می شوند تا اطمینان حاصل شود که همه ویژگی ها دارای مقیاس یکسان هستند که برای عملکرد الگوریتم جنگل تصادفی بسیار مهم است. این مطالعه نشان می دهد که این رویکرد می تواند برای شرکت های نفتی در برنامه ریزی و فرآیندهای تصمیم گیری مفید باشد و یک روش مبتنی بر داده برای پیش بینی سطح تولید ارائه دهد. در این مطالعه توانستیم با تغییر در پارامترها و هایپر پارامترهای مدل نتیجه مناسبی برای پیش بینی تولید نفت بدست آوریم.

کلیدواژه ها:

داده های تولید ، پیش بینی تولید نفت ، هوش مصنوعی ، الگوریتم جنگل تصادفی