کاربرد استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تولید بهینه منابع نفت و گاز

بهینه سازی تولید در میادین نفت و گاز مستلزم پیش بینی دقیق رفتار چاه ها در طول زمان است. با در نظر گرفتن پیچیدگی مخازن، تغییر شرایط عملیاتی و وجود عدم قطعیت در داده های میدانی، پیش بینی تولید نفت و گاز به عنوان یک مسئله مهم و راهبردی در نظر گرفته شده که در آن ارتباط میان متغیرهای موثر بر بهبود عملکرد چاه و میزان تولید بررسی می شود. این ارتباط به صورت یک تابع غیرخطی بیان می شود که رفتار کلی سیستم تولید را توصیف می کند. به منظور ارزیابی عملکرد مدل پیشنهادی، معیار میانگین مربعات خطا به عنوان شاخص مقایسه در نظر گرفته شده است. فرآیند مدلسازی در قالب یک مسئله بهینه سازی تعریف می شود که هدف آن تعیین مقادیر مناسب پارامترهای مدل است. شبکه عصبی مصنوعی چندلایه به عنوان مدل پیش بینی به کار گرفته شده و قابلیت آن در یادگیری روابط پیچیده میان متغیرهای تولیدی مورد بررسی قرار گرفته است. تحلیل نتایج نشان می دهد که فرمول بندی ریاضی ارائه شده ساختاری شفاف برای تحلیل عملکرد مدل و تفسیر خروجی های پیش بینی فراهم می کند. این چارچوب داده محور می تواند به عنوان پایه ای مناسب برای توسعه مدل های پیش بینی تولید در شرایط واقعی عملیاتی مورد استفاده قرار گیرد و نقش موثری در کاهش عدم قطعیت و بهبود تصمیم گیری های مهندسی در صنعت نفت و گاز ایفا کند.

کلیدواژه ها:

بهینه سازی تولید نفت و گاز ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، پیش بینی تولید