Development of a prone network model and a neural network model to be coupled to simulate porous medium
Bağdaştırılmış gözenek ağları modeli ve sinir ağları modelinin gözenekli ortamın betimlenmesi için geliştirilmesi
- Tez No: 119223
- Danışmanlar: PROF. DR. M. R. BİROL DEMİRAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
- Anahtar Kelimeler: Gözenek Ağlan, Üç Fazlı Göreli Geçirgenlik, Yapay Sinir Ağlan vı, Geçirgenlik, Gözenekli ortam, Yapay sinir ağları, Pore Networks, Three Phase Relative Permeability, Artificial Naural Networks IV, Permeability, Porous medium, Artificial neural networks
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz BAĞDAŞTIRILMIŞ GÖZENEK AĞLARI MODELİ VE SİNİR AĞLARI MODELİNİN GÖZENEKLİ ORTAMIN BETİMLENMESİ İÇİN GELİŞTİRİLMESİ KARAMAN, Türker Yüksek Lisans, Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. M.R. Birol DEMİRAL NİSAN 2002, 218 sayfa Bu çalışmada İM ve üç fazlı göreli geçirgenlik verilerinin elde edilebilmesi amacıyla bir Gözenek Ağlan Modeli (GAM) geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçların yayınlanmış verilerle uyuştuğu gözlemlenmiştir. îki fazlı petrol-su imbibisyon simülasyonlarında, değme açısı arttırıldığında ötelenemeyen su doymuşluğunun azaldığı bunun yanında petrolgöreli geçirgenliğinin arttığı gözlemlenmiştir; üç fazlı öteleme verileri dikkate alındığında, su ve gaz göreli geçirgenliklerinin sadece kendi doymuşluklarına bağlı olduğu fakat petrol göreli geçirgenliğinin su ve gaz doymuşluklarının yanı sıra kendisine ait ilk ve öteleme doymuşluklarına bağlı olduğu tespit edilmiştir. Değme açısı arttırıldığında üç fazın birlikte bulunduğu bölgenin genişlediği ve petrol göreli geçirgenliği arttığında petrol izopermlerinin konkavitesini kaybederek % 100 petrol doruğuna doğru doğrusallaştığı da gözlemlenmiştir. Petrol izopermlerini tahmin eden en iyi yapıyı elde etmek amacıyla Yapay Sinir Ağlan (YSA) bünyesinin, değiştirildiği dört ayrı faz YSA modelinin geliştirilmesi için tamamlanmıştır. GAM'dan elde edilen veriler kullanılarak öğrenme aşaması tamamlanmış ve YSA'nın talimin edebilme yeteneği test edilmiştir. GAM ve YSA'dan elde edilen sonuçlar karşılaştırıldığında, alakasız verilerin YSA modelinin eksiksiz bir şekilde tahmin edebilme yeteneğini düşürdüğü görülmüştür. Son olarak YSA'nın yapısı değiştirilerek izoperm eğilimlerinin etkili olarak tahmin edildiği ve tahminlerin toplam kalitesinin arttırıldığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT DEVELOPMENT OF A PORE NETWORK MODEL AND A NEURAL NETWORK MODEL TO BE COUPLED TO SIMULATE POROUS MEDIUM KARAMAN, Türker M.Sc, Department of Petroleum and Natural Gas Engineering Supervisor: Prof. Dr. M.R. Birol DEMÎRAL APRIL 2002, 218 pages In this study a Pore Network (PN) tool was developed in order to obtain two and three phase relative permeability values. It has been found that, the observed results agree with published data. It has been found that, as contact angle increased irreducible water saturation decreased and oil relative permeability increased for two phase oil- water imbibition simulations; by taking into account the three phase iiidisplacement data it has been observed that, water and gas relative permeabilities are only dependent on their own saturations but oil relative permeability is dependent on its initial and own saturations in addition to water and gas saturations. It was also observed that, as contact angle increased the three phase region enlarged and as relative permeability of oil increased the oil isoperms became linear from concave towards the 100 % oil apex. In the development of the Artificial Neural Network (ANN) tool four different stages in which ANN structures were changed in order to find the best architecture that would predict the oil isoperms were implemented. By using the data obtained from PN model, training was implemented and also the prediction power of that tool was tested. When the data obtained from PN and ANN tools were compared, it has been found that irrelevant variables affected the ANN model in a negative way as decreasing its ability to learn perfectly. Finally, it has been observed that, trends of the isoperms were effectively predicted and the overall quality of predictions was improved by changing the ANN structure.
Benzer Tezler
- Hassas hız kontrolü gereken doğru akım motor sistemleri için yapay sinir ağı tabanlı bozucu gözleyici ve bulanık mantık denetleyici geliştirilmesi
Development of an artificial neural network-based disturbance observer and fuzzy logic controller for dc motor systems requiring precise speed control
ONUR ZEYTÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. İBRAHİM ALIŞKAN
- Homojen olmayan bir yüzey altında gömülü nesneler için evrişimsel sinir ağı tabanlı hedef tespiti
Convolutional neural network based target detection for objects buried under a non-homogeneous surface
ALİ BATUHAN BAĞCACIER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ YAPAR
- Physics guided neural network based state-of-charge estimator for lithium-ion batteries
Lithium-ion piller için fizik destekli sinir ağı tabanlı şarj durumu tahmincisi
FEDI SALHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN AKDOĞAN
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle kentsel taşkın riskinin çok boyutlu değerlendirilmesi
A multidimensional assessment of urban flood risk using machine learning and deep learning methods
GÜLŞAH KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK
- Breast cancer diagnosis in histopathological images using autoencoder-enhanced convolutional neural network
Histopatolojik görüntülerde meme kanseri teşhisi için otokodlayıcı ile geliştirilmiş evrişimsel sinir ağı kullanımı
İSMAİL İÇME
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ