PREDICTION OF ROTATIONAL TORQUE IN HORIZENTAL DRILLING USING ADAPTIVE NERO FUZZY INTERFERENCE SYSTEM ANFIS

سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,465

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICOGPP01_043

تاریخ نمایه سازی: 22 مرداد 1391

چکیده مقاله:

Horizontal directional drilling (HDD) is widely used in petroleum industry. In a variety of conditions it is necessary to predict the torque required forperforming the reaming operation (near surface), However, there is presently no appropriate and convenient method to accomplish these tasks.The objective of this study is to improve theprediction of the torque during drilling operations using adaptive Nero fuzzy interference systems(ANFIS) Although available information for drillingtechniques does provide some means of predicting the torque, it is not sufficient for meeting the presentneeds. In this study, adaptive Nero fuzzy interference systems (ANFI) is used to predict the value of torque in horizontal drilling based on operational field datathe parameters affecting on ANFIS changed to find optimum condition in prediction and finally better accurate prediction obtained, which is better than correlation which is presented to this aim before.

نویسندگان

Vahid Mojarradi

Department of Petroleum Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran

Mohammad Ranjbar

Energy and Environmental Research Center (EERC), Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman, Iran

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 :
  • Lesso Jr., W.G., Chau, M.T., Lesso Sr., W.G., 1999, Quantifying ...
  • Eric, E., Wojtanowicz, K., 1988, A field method for assessing ...
  • Niznik, D., Gonet, A., 2007, Identification of rotational torque and ...
  • Haitao, _ Baosong, M., Biao, S., Zhenyuan, W., 2010. Prediction ...
  • Underground Space Technology 26, pp. 415-421 ...
  • Tamhane, D., Wong, P.M., Aminzadeh, F., Nikravesh, M., 2000, Soft ...
  • Lbatullin, R.R., Lbragimov, N.G., Khisamov, R.S., Podymov, E.D., Shutov, A.A., ...
  • Weiss, W., Balch, R., _ Ho artificial intelligence methods can ...
  • Liu, Y, Bai, B., Li, Y.X., Coste, J.., 2000. Optimization ...
  • Zadeh, L.A., 1965. Fuzzy sets, Information and Control 8 (338-353). ...
  • O. Zadeh, L.A., Toward a generalized theory of uncertainty (GTU) ...
  • Mamdani, E.H., 1976, Advances in the linguistic synthesis of fuzzy ...
  • Melin, P., Castillo, O., 2005, Intelligent control of a stepping ...
  • Chiu, s., 1994, Fuzzy model identification based On cluster estimation, ...
  • Yager, R., Filev, D., 1994, Generation of fuzzy rules by ...
  • نمایش کامل مراجع