Üretilen petrol miktarının rastgele yapay sinir ağları ile tahmini
Prediction of produced oil amount using randomized artificial neural networks
- Tez No: 1001908
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER FARUK ERTUĞRUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Batman Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Petrol, dünya enerji sektörünün temel taşlarından biridir ve petrol üretimi, ekonomik kalkınma ve enerji güvenliği açısından ülkeler için hayati bir öneme sahiptir. Petrol sahalarında bulunan kuyulardaki üretim miktarlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi hem operasyonel verimliliği artırmak hem de maliyetleri optimize etmek açısından kritik bir rol oynamaktadır. Ancak, geleneksel tahmin yöntemleri, karmaşık üretim süreçlerini ve çevresel değişkenlikleri yeterince dikkate alamamaktadır. Günümüzde yapay sinir ağları (YSA) gibi yapay zekâ teknikleri, petrol üretim tahminlerinde daha yüksek doğruluk ve etkinlik sağlama potansiyeline sahiptir. Bu çalışmanın amacı, Batman Bölgesinde bulunan S3 Sahası'na ait gerçek üretim verilerini kullanarak, RNN, ELM ve RVFL gibi modellerin tahmin performansını karşılaştırmak ve enerji sektöründe yapay zekâ tabanlı uygulamalara katkı sağlamaktır. Ayrıca, çalışmanın önemine yönelik bir diğer önemli nokta da doğru tahminlerin yalnızca ekonomik kazançlar sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda çevresel sürdürülebilirliği destekleyen stratejiler geliştirmeye de olanak tanımasıdır. Bu bağlamda, yapay sinir ağları tabanlı modellerin enerji sektöründeki potansiyeli değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
Oil is one of the cornerstones of the global energy sector, and oil production holds vital importance for countries in terms of economic development and energy security. Accurately predicting production levels in oilfield wells plays a critical role in enhancing operational efficiency and optimizing costs. However, traditional forecasting methods fail to adequately address the complexities of production processes and environmental variations. Today, artificial intelligence techniques, such as Artificial Neural Networks (ANNs), have the potential to provide higher accuracy and efficiency in oil production forecasting.This study aims to compare the predictive performance of models like RNN, ELM, and RVFL by utilizing real production data from the S3 Field in the Batman Region and to contribute to AI-based applications in the energy sector. Furthermore, another significant aspect of this study is its emphasis on how accurate predictions not only yield economic benefits but also pave the way for developing strategies that support environmental sustainability. In this context, the potential of AI-based models in the energy sector is evaluated. If you have further requests or would like me to continue building the paper, let me know!
Benzer Tezler
- Petrol boru hatlarının kontrolü için akıllı ölçüm sistemi tasarlanması
Smart inspection system desing for controlling petroleum pipelines
YUNUS EMRE KAYALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Makine MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN NURİ ÇELİK
- Çanakkale Boğazı'nda ham petrol taşıyan tankerlerin simülasyonlu kaza risk değerlendirmesi
Simulated accident risk assessment of tankers carrying crude oil in Canakkale Strait
ALİ GÖKHAN BORA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Deniz Bilimleriİstanbul ÜniversitesiDenizel Çevre Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM GAZİOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BORA USLUER
- Petrol rafinerisi dip çamurlarının santrifüj yöntemi ile değerlendirilmesi
Petroleum refinery industry waste management
MERTCAN BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Çevre MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DEMET ARSLANBAŞ
- Azerbaycan'ın Avrupa Birliği ülkelerine yaptığı ham petrol ihracatından elde ettiği gelirin ülke ekonomisine etkisi
Income from Azerbaijan's crude oil exports to European Union countries impact on the country economy
ESHGIN ISMAYLOV
- Organik kimyasallar ve ham petrol içeren kirlenmiş deniz suyunun tarımsal biyokütleden hidrofobik ve süper oleofilik karbon fiber aerojel üretilerek temizlenmesi
Cleaning of contaminated sea water containing organic chemicals and crude oil by production of hydrophobic and super oleophic carbon fiber aerogel from agricultural biomass
MERVE AYTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANZADE AÇMA