بهبود مدل پیش بینی رفتار رئولوژیکی سیال حفاری با استفاده از شبکه عصبی
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
با توجه به تاثیر پارامترهای فراوان بر روی رفتار رئولوژیک سیال حفاری، تعیین دقیق رفتار رئولوژیک سیال حفاری حائز اهمیت است. ازاین رو حذف روش های آزمایشگاهی که به صورت سعی و خطا انجام می گیرد و نیاز به استفاده از روش های هوشمند ازجمله شبکه های عصبی مصنوعی، به شدت احساس می شود. در تحقیق حاضر برای پیش بینی خواص رئولوژیکی سیال حفاری، شامل پلاستیک ویسکوزیته، ویسکوزیته قیف و نقطه تسلیم از اطلاعات چهار چاه مربوط به یک میدان نفتی شامل 240 ردیف اطلاعات (4080 داده) جهت آزمون و 23 ردیف (391 داده) جهت تست مدل استفاده شد. پارامترهای موجود در این اطلاعات شامل 14 نوع مواد سیال، عمق، نوع سازند و دما (جمعا 17 پارامتر) است. سپس با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، ابتدا ساختارهای مختلف شبکه عصبی جهت پیش بینی خواص رئولوژیکی سیال حفاری ساخته شد و درنهایت سه مدل بهینه مجزا برای ویسکوزیته پلاستیک، ویسکوزیته قیف و نقطه تسلیم طراحی شد که در هر سه مدل، شبکه دارای دو لایه با 17 ورودی و یک خروجی در لایه آخر بوده و تعداد نرون های لایه پنهان، 16 نرون برای مدل ویسکوزیته پلاستیک 19 نرون برای مدل ویسکوزیته قیف و مدل نقطه تسلیم تعیین شد. ضرایب همبستگی آزمون این مدل ها در نهایت، 99/0 برای مدل ویسکوزیته پلاستیک، 98/0 برای مدل نقطه تسلیم و 97/0 برای ویسکوزیته قیف به دست آمد که نشان دهنده انطباق بالای نتایج آزمون با واقعیت بود. درنهایت نیز مدلی آماری با استفاده از نرم افزار SPSS ساخته شد.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
انتشار در:
صفحات:
46 تا 58
لینک کوتاه:
magiran.com/p1811920
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!