پیش بینی و بهینه سازی نرخ نفوذ حفاری به جهت افزایش راندمان حفاری با استفاده از هوش مصنوعی

در صنعت نفت و گاز، توانایی پیش بینی و بهینه سازی نرخ نفوذ حفاری برای به حداکثر رساندن راندمان حفاری و به حداقل رساندن هزینه ها موضوع بسیار مهم و با اهمیتی است . روش های سنتی حفاری اغلب به آزمون و خطا متکی هستند که می تواند زمانبر و ناکارآمد باشد. ظهور هوش مصنوعی امکانات جدیدی را برای پیش بینی و بهینه سازی نرخ های حفاری به وجود آورده است و رویکردی دقیق تر و مقرون به صرفه تر ارائه می دهد. این مقاله به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در عملیات حفاری به منظور افزایش راندمان حفاری ، با تمرکز بر پیش بینی و بهینه سازی نرخ نفوذ حفاری می پردازد. در این مطالعه با استفاده از شبکه های عصبی بازگشتی و شبکه عصبی کانولوشنال نرخ نفوذ حفاری را پیش بینی و بهینه سازی می کنیم و مقایسه ای نسبت به عملکرد دو مدل خود را ارائه می کنیم . در این مطالعه توانستیم با بهبود عملکرد مدل و افزایش دقت آن از طریق اعمال هایپرپارامترهای بهینه و رسیدن به مقدار مناسب پارامترهای مدل نتیجه خوبی در پیش بینی و بهینه سازی نرخ نفوذ حفاری بدست آوریم ؛ همچنین دو مدل نسبت به هم عملکرد بسیارخوبی داشتند و توانستند مقدار نرخ نفوذ حفاری با کم ترین خطا نسبت به هم پیش بینی کنند.

کلیدواژه ها:

داده های حفاری ، نرخ نفوذ حفاری ، راندمان حفاری ، هوش مصنوعی ، شبکه عصبی کانولوشنال ، شبکه عصبی بازگشتی