CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

محاسبه بهینه نرخ نفوذ حفاری با استفاده از روشهای هوش مصنوعی

اعتبار موردنیاز PDF: ۱ | تعداد صفحات: ۱۰ | تعداد نمایش خلاصه: ۴۳۶ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۹۲
کد COI مقاله: EIAICC02_049
زبان مقاله: فارسی
حجم فایل: ۹۹۶.۷ کیلوبایت (فایل این مقاله در ۱۰ صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

متن کامل این مقاله دارای ۱۰ صفحه در فرمت PDF قابل خریداری است. شما می توانید از طریق بخش روبرو فایل PDF این مقاله را با پرداخت اینترنتی ۳۰,۰۰۰ ریال بلافاصله دریافت فرمایید
قبل از اقدام به دریافت یا خرید مقاله، حتما به فرمت مقاله و تعداد صفحات مقاله دقت کامل را مبذول فرمایید.
علاوه بر خرید تک مقاله، می توانید با عضویت در سیویلیکا مقالات را به صورت اعتباری دریافت و ۲۰ تا ۳۰ درصد کمتر برای دریافت مقالات بپردازید. اعضای سیویلیکا می توانند صفحات تخصصی شخصی روی این مجموعه ایجاد نمایند.
برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل PDF مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای ۱۰ صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله محاسبه بهینه نرخ نفوذ حفاری با استفاده از روشهای هوش مصنوعی

رقیه پورعباسعلی - موسسه آموزش عالی فخر ایرانیان(غیرانتفاعی- غیردولتی
  حسن رجبی قراملکی - دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز
  رضا پورعباسعلی - دانشگاه آزاد اسلامی واحد ایلخچی

چکیده مقاله:

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.

کلیدواژه‌ها:

بهینهسازی، حفاری، شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
https://www.civilica.com/Paper-EIAICC02-EIAICC02_049.html
کد COI مقاله: EIAICC02_049

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
پورعباسعلی, رقیه؛ حسن رجبی قراملکی و رضا پورعباسعلی، ۱۳۹۲، محاسبه بهینه نرخ نفوذ حفاری با استفاده از روشهای هوش مصنوعی، دومین کنفرانس ملی توسعه کاربردهای صنعتی اطلاعات، ارتباطات و محاسبات، تبریز، https://www.civilica.com/Paper-EIAICC02-EIAICC02_049.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (پورعباسعلی, رقیه؛ حسن رجبی قراملکی و رضا پورعباسعلی، ۱۳۹۲)
برای بار دوم به بعد: (پورعباسعلی؛ رجبی قراملکی و پورعباسعلی، ۱۳۹۲)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :

  • (1) S. Edalatkhah, R. Rasoul , A. Hashemi Petroleum University ...
  • (2) Serkan Yilmaz, Cem Demircioglu, Serhat Akin, Application of artificial ...
  • (3) Adam T.Bourgoyne Jr, Keith K.Millheim, Martin E.Chenevert, F.s.Young Jr, ...
  • (4) Howard Demuth Mark Beale, Neural Network Toolbox For Use ...
  • (5) S. N.Sivanandam . S.N.Deepa, Introduction to Genetic Algorithms, Spri ...
  • مدیریت اطلاعات پژوهشی

    اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

    مقالات پیشنهادی مرتبط

    مقالات مرتبط جدید

    شبکه تبلیغات علمی کشور

    به اشتراک گذاری این صفحه

    اطلاعات بیشتر درباره COI

    COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
    کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.