יישום למידת מכונות במחקר הקשור לנפט וגז

אם לשפוט על פי הספרות, מחקרים רבים בדקו מנקודות מבט שונות בטכנולוגיית למידת מכונות.

N. Mohamadian et al. בנה מודל גאומכני באמצעות בדיקות מכניות סטטיות ודינאמיות במעבדה ופיתח והכשיר שני דגמי רשת עצבית היברידית (MLP - GA ו- MLP - PSO) כדי לחזות את יחסו של פויסון ואת הלחץ האופקי המרבי. התוצאות מראות כי למודל MLP - PSO יש יתרונות רבים יותר בחיזוי משתנים גאומכניים מרכזיים, ויעילותו והמעשיות שלו הוכחו ביישומים מעשיים, התומכים מאוד בהבנת מנגנון קריסת המארז הנגרם כתוצאה מיחס של פויסון ובלחץ אופקי מקסימלי.

J. Wu et al. הקים מודל רשת עצבית מלאכותית (ANN) לחיזוי יציבות של Wellbore. הם קבעו 11 גורמים המשפיעים על יציבות הבור מהמודלים הקיימים בפיזיקה הקיימים ככניסות וקצב ההתרחבות בקוטר הבור כפלט. לאחר אימונים, הוא שימש כדי לחזות את קצב ההתרחבות בקוטר הבור של באר אחרת והושווה עם מודלים אחרים של למידת מכונות. מהתוצאות מראות שלדגם ANN יש את הביצועים הטובים ביותר בחיזוי הפרופיל בקוטר הבור, ומספק רעיונות חדשים לחקר היציבות הרדודה של ים.

H. Liu et al. מכוון לאבן חול יושבת עמוקה. באמצעות ניסויים מכניים טריאקסיאליים רב -קבוצתיים בתנאי לחץ מגבילים שונים, נקבע מודל חישוב של לחץ התמוטטות הבור של תצורות אבן חול עמוקות על בסיס קריטריון המשתנה - פרמטר Mohr - Coulomb. הושווה דיוק הקריטריונים השונים בהערכת חוזק הסלע בתנאי לחץ מגבילים שונים, מה שמספק בסיס תיאורטי לבחירה הבטוחה והציונאלית של צפיפות נוזל הקידוח בבארות נפט וגז יושב עמוק.

תוצאות מחקר אלה משקפות באופן מלא את הפוטנציאל הגדול של למידת מכונות במחקר הקשור לבאר נפט וגז. למידת מכונה יכולה לעבד כמות גדולה של נתונים מורכבים, לכרות במהירות ובמדויק את היחסים והכללים הפוטנציאליים בנתונים, ואז לספק החלטה מדעית ויעילה יותר - תמיכה בהנדסת באר נפט וגז.

לדוגמה, מבחינת תחזית התמוטטות מארז, מודל למידת המכונה יכול ללמוד מארז - קריסה - גורמים קשורים בנתונים היסטוריים, כמו שדות לחץ תת -קרקעיים, תכונות סלע וכו ', לבנות מודל חיזוי מדויק, נותנים אזהרה מוקדמת של סיכון קריסת המארז, ולהבטיח את ההתקדמות הבטוחה של פעולות הקידוח. במחקר על יציבות בור, למידת מכונות מועילה לייעול פרמטרים כמו משקל בוץ, זיהוי תצורות מתקפלות בקלות, שיפור יעילות הקידוח והפחתת עלויות. במחקר על התכונות המכניות של אבן חול עמוקה בעמוק, למידת מכונה יכולה לסכם את מאפייני הווריאציה וחוקי הכישלון של פרמטרים מכניים סלעיים מכמות גדולה של נתוני ניסוי מכני, מה שמספק בסיס תיאורטי אמין יותר לפיתוח משאבי נפט וגז עמוקים.

לסיכום, ככלי רב עוצמה, למידת מכונה מביאה הזדמנויות ואתגרים חדשים לתחומי מחקר כמו קריסת מארזת נפט וגז, יציבות בור, והתכונות המכניות של אבן חול עמוקה. בעתיד, עם ההתקדמות המתמשכת של טכנולוגיית למידת מכונות ויישום עומק, צפויים להיות מושגים פריצות דרך וחידושים רבים יותר בתחום מיצוי נפט וגז, תוך תרומה רבה יותר לפיתוח יעיל ומיצוי בטוח של משאבי נפט וגז.