محاسبه بهینه نرخ نفوذ حفاری با استفاده از روشهای هوش مصنوعی

یک عملیات حفاری موفق، دارای نرخ نفوذ بالای حفاری، بدون هیچگونه مشکلات حفاری است. تعداد زیادی از فاکتورها از قبیل هزینه، ایمنی و تکمیل چاه، به روند بهینهسازی حفاری بستگى دارند. در عملیات حفاری نرخ نفوذ، عامل اصلى بهینهسازی است. نرخ نفوذ به عواملی از قبیل نوع مته، خصوصیات سازند، وزن روی مته سرعت چرخش رشته حفاری و خصوصیات گل بستگی دارد. فرآیند بهینهسازی، با استفاده از پارامترهای قابل کنترل و موثر بر نرخ نفوذ، همانند نوع مته، وزن روی مته، سرعت چرخش رشته حفاری و خصوصیات گل صورت میپذیرد. نوشته حاضر دستیابی به پارامترهای بهینه در یک میدان نفتی، واقع درجنوب غربی ایران را دنبال میکند. در این پروژه برای بهینهسازی عملیات حفاری از روشهای هوش مصنوعی استفاده کردهایم، به گونهای که ابتدا دو مدل به کمک شبکههای عصبی برای تعیین نوع مته و نرخ نفوذ توسعه یافتند، سپس ورودیهای مدل دوم توسط الگوریتم ژنتیک برای دستیابی به حداکثر نرخ نفوذ، بهینه میشوند. ضریب همبستگی برای پیشبینی نوع مته و نرخ نفوذ در مرحلهی تست، به ترتیب0/984و0/962بدست آمد.

کلیدواژه ها:

بهینهسازی ، حفاری ، شبکه عصبی مصنوعی ، الگوریتم ژنتیک