Improving Acidizing Fluid Selection in Oil Production: A Comprehensive Analysis with Expert Systems
محل انتشار: مجله تکنولوژی گاز، دوره: 9، شماره: 1
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 87
فایل این مقاله در 16 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-9-1_001
تاریخ نمایه سازی: 14 بهمن 1403
چکیده مقاله:
Matrix acidizing plays an important role in improving oil recovery by decreasing reservoir damage. However, the complexity of selecting the most suitable acidizing fluid, given diverse reservoir conditions, poses a significant challenge. This article explores the utilization of expert systems in improving the acidizing fluid selection process. By examining the role, components, and merits of expert systems, along with real-world case studies, the article highlights how these systems contribute to more efficient and informed decision-making. In this investigation, eight instances of damage have been selected for analysis using the proposed expert system. Following a thorough assessment, selecting a fluid for damage elimination, demonstrates the effectiveness of the expert system. The incorporation of expert systems in modeling and inference under conditions of high uncertainty and precision plays a key role in increasing productivity, declining errors, predicting events, and refining decision-making processes. These systems utilize advanced algorithms and mathematical models for simulation and predicting implications across various applications, thereby aiding in expedited decision-making.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Norouzi Delaviz
MSc of Petroleum Engineering, Abdal Industrial Projects Management Co., MAPSA Technology Center, Tehran, Iran
Ahmad Rigi
MSc of Petroleum Engineering, Abdal Industrial Projects Management Co., MAPSA Technology Center, Tehran, Iran
Saman Jahanbakhshi
Assistant Professor, School of Mining Engineering, College of Engineering, University of Tehran, 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 :