کاربرد و مقایسه تکنیک های مختلف یادگیری ماشین در تحلیل و پیش بینی دادههای مربوط به روشهای ازدیاد برداشت در مهندسی نفت

ازدیاد برداشت نفت (Enhanced Oil Recovery - EOR) یکی از فناوری های پیشرفته در صنعت نفت است که به منظور افزایش میزان استخراج نفت از مخازن مورد استفاده قرار می گیرد. این فرآیند به ویژه در مخازنی که به پایان عمر خود نزدیک شدهاند، از اهمیت بالایی برخوردار است ازدیاد برداشت در مهندسی نفت شامل روشهای مختلفی از جمله تزریق گاز، آب، مواد شیمیایی و حتی حرارت به منظور بهبود جریان نفت و افزایش برداشت از مخزن می باشد. با پیشرفت فناوری ، الگوریتم های یادگیری ماشین نیز به عنوان ابزاری قدرتمند در مهندسی نفت و ازدیاد برداشت نفت به کار گرفته شده اند. این الگوریتم ها قادرند با تحلیل دادههای بزرگ و پیچیده، الگوهای مخفی را شناسایی کرده و بهینه سازی فرآیندهای EOR را بهبود بخشند. به عنوان مثال، مدلهای درخت تصمیم (Decision Tree) و شبکه های عصبی چندلایه (MLPRegressor) از جمله مدلهای پرکاربرد در این زمینه هستند که می توانند پارامترهای بهینه را برای حداکثر کردن برداشت نفت شناسایی و اعمال کنند. استفاده از یادگیری ماشین نه تنها دقت و کارایی فرآیندهای EOR را افزایش می دهد، بلکه می تواند هزینه ها و زمان مورد نیاز برای انجام این فرآیندها را نیز کاهش دهد. از این رو، ترکیب فناوری های نوین با روشهای سنتی ازدیاد برداشت نفت ، نقش مهمی در تامین نیازهای انرژی جهانی و بهرهوری بالاتر از منابع نفتی ایفا می کند. در پایان مشاهده شد که افزایش تعداد دادهها دقت و عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین را بهبود می بخشد. مدل پرسپترون چند لایه (MLP) و درخت تصمیم (Decision Tree) نسبت به KNN در پیش بینی دادهها عملکرد بهتری داشتند. هر مدل مزایا و معایب خود را دارد و انتخاب مدل مناسب و تنظیم صحیح پارامترها برای دستیابی به نتایج دقیق و قابل اعتماد اهمیت دارد.

کلیدواژه ها:

ازدیاد برداشت نفت ، یادگیری ماشین ، درخت تصمیم ، کربن دی اکسید.