Ứng dụng mạng neuron nhân tạo để tính toán sự thay đổi áp suất của dòng chảy đa pha trong môi trường liên tục

Bài viết Ứng dụng mạng neuron nhân tạo để tính toán sự thay đổi áp suất của dòng chảy đa pha trong môi trường liên tục liên quan đến nghiên cứu gần đây của chúng tôi về việc sử dụng Mạng neuron nhân tạo (ANN) để dự đoán sự sụt giảm áp suất trong các giếng đa pha. Mô hình ANN được phát triển dựa trên nhiều dữ liệu sản xuất bề mặt khác nhau bao gồm tốc độ dòng chảy của dầu, tốc độ dòng chảy của khí, tỷ lệ khí-dầu, áp suất đầu giếng, nhiệt độ đầu giếng, áp suất đáy giếng, nhiệt độ đáy giếng.

7ạSFKt9ậWOLệXYj;k\GựQJ7ậSVố ỨQJGụQJPạQJ1HXURQQKkQWạo đểWtQKWRiQVựthay đổLiSVXấW FủDGzQJFKảy đa pha môi trườQJOLrQWụF 3Kạm Sơn Tùng 9}7UkP2DQK      Trường ĐạLKọF%iFKNKRDĐạLKọF4XốFJLD7KjQKSKố+ồ&Kt0LQK TỪ KHỐ ÉSsuất dịng chảy đáy giếng Dịng chảy đa pha   Mạng neutron nhân tạo TÓM TẮT Dự đốn xác giảm áp suất điều quan trọng phải có suốt vịng đời giếng để thiết kế ống hiệu hoạt động sản xuất tối ưu Triển khai đồng hồ đo áp suất biện pháp phổ biến để đo áp suất dịng chảy đáy giếng (FBHP) Ngồi ra, số mơ hình khí mối tương quan thực nghiệm cho dòng đa pha đề xuất để tránh tiêu tốn chi phí đáng kể tốn thời gian can thiệp vào giếng sản xuất Tuynhiên, kết kỹ thuật dự đoán gần cho thấy mức độ xác thấp, phương pháp cải tiến cần thiết để giải vấn đề này.Bài báo liên quan đến nghiên cứu gần việc sử dụng Mạng neuron nhân tạo (ANN) đểdự đoán sụt giảm áp suất giếng đa pha Mơ hình ANN phát triển dựa nhiều liệu sản xuất bề mặt khác bao gồm tốc độ dòng chảy dầu, tốc độ dịng chảy khí, tỷ lệ khídầu, áp suất đầu giếng, nhiệt độ đầu giếng, áp suất đáy giếng, nhiệt độ đáy giếng Các liệu thu thập từ giếng X mỏ Hải Thạch Mộc Tinh thống kê sàn lọc nhập vào mơ hình ANN Các mơ hình đề xuất bao gồm loạt biến với số lượng tế bào thần kinh khác lớp ẩn Kết tập liệu khác ghi so sánh thống kê với để chọn lỗi nhất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ệu đểđạt đượFP{KuQKWối ưu HiệXTXảFủa mơ hình ANN đượF [k\GựQJSKụWKXộFYjRFiF\ếXWốkhác dữOLệu đầXYjRYj đầXUDPộWVốđào tạRWKần kinh ĐặFELệWGữOLệu đầu vào đượFWULểQ khai đóngPộWYDLWUzWKLếW\ếXWURQJYLệF[k\GựQJFiFP{KuQK$11 Do đó, dữOLệu ban đầu nên đượFiSGụQJPộWVốEộOọc đểSKiWKLệQ Yj ORạL Eỏ FiF ELếQ Gự phịng để Wối ưu hóa kếW TXả 7ổQJ FộQJ Fy  Eộ Gữ OLệu đượF VjQJ Oọc để SKiW WULển mơ hình ANN Để [iF địQK P{ KuQK QjR Oj FKtQK [iF WtQK WRiQ Kống kê đượF Vử GụQJ FKRWừng trườQJKợS.ếWTXảđã chứQJPLQKUằQJP{KuQK$11SKiW WULểQFKRSKpSGựđoán áp suấWOỗdướLYớLVựSKKợp đáng kểYớLiS VXất đọc đo vềKệVốtương quan 0,99 sai sốEuQKSKương trung EuQKWốLWKLểX0ặFGP{KuQK$11FyWKểđượFVửGụng cơng FụKLệXTXảđểGựđốn áp suấWOỗdướLVốlượQJWếEjRWKầQNLQKFKR Pỗi trườQJKợp nên đượF[HP[pWFKRNếWTXảWối ưu.  Lời cảm ơn  Nghiên cứu tài trợ Trường Đại học Bách khoa – ĐHQGHCM khuôn khổ Đề tài mã số ToĐCDK  7jLOLệXWKDPNKảR >@ >@ T H Ahmed, “Reservoir engineering handbook”, Elsevier, 2021  2VPDQ($0RKDPPHG$$DQG0RKDPPHG$$$UWLILFLDO1HXUDO 1HWZRUN 0RGHO IR SUHGLFWLQJ ERWWRPKROH IORZLQJ SUHVVXUH LQ YHUWLFDO PXOWLSKDVH IORZ 6RFLHW\ RI 3HWUROHXP (QJLQHHUV  'RL >@ KWWSVGRLRUJ06 0RKDPPDGSRRU 0 6KDKED]L  7RUDEL ) )LURX] $54 $ QHZ PHWKRGRORJ\ IRU SUHGLFWLRQ RI ERWWRPKROH IORZLQJ SUHVVXUH LQ YHUWLFDO PXOWLSKDVH IORZ LQ ,UDQLDQ RLO ILHOGV XVLQJ DUWLILFLDO QHXUDO QHWZRUNV $11V 6RFLHW\ RI 3HWUROHXP (QJLQHHUV 63( /DWLQ $PHULFDQ DQG JOMC  76 ... xác thấp, phương pháp cải tiến cần thiết để giải vấn đề này.Bài báo liên quan đến nghiên cứu gần việc sử dụng Mạng neuron nhân tạo (ANN) để dự đoán sụt giảm áp suất giếng đa pha Mơ hình ANN phát... ưu Triển khai đồng hồ đo áp suất biện pháp phổ biến để đo áp suất dịng chảy đáy giếng (FBHP) Ngồi ra, số mơ hình khí mối tương quan thực nghiệm cho dòng đa pha đề xuất để tránh tiêu tốn chi phí... ĐạLKọF%iFKNKRDĐạLKọF4XốFJLD7KjQKSKố+ồ&Kt0LQK TỪ KHỐ ÉS suất dịng chảy đáy giếng Dịng chảy đa pha   Mạng neutron nhân tạo TÓM TẮT Dự đốn xác giảm áp suất điều quan trọng phải có suốt vịng đời giếng để thiết kế ống hiệu hoạt