Geri Dön

Optimiziation of well placement in complex cabonate reservoirs using artificial intelligence

Kompleks karbonatlı reservlerde yapay zeka ile kuyu konumlandırılması optimizasyonu

  1. Tez No: 153262
  2. Yazar: İRTEK URAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERHAT AKIN, PROF. DR. MUSTAFA VERSAN KÖK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir Ağlan, Optimizasyon, Kuyu konumlandırılması vn, Neural Networks, Optimization, Well Placement
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

oz KOMPLEKS KARBONATLI RESERVLERDE YAPAY ZEKA İLE KUYU KONUMLANDIRMASI OPTIMIZASYONU Uraz, İrtek Yüksek Lisans, Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Serhat Akın Ortak Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Mustaf a Versan Kök Aralık 2004 Bu tez bir enjeksiyon kuyusunun optimum konumunun bir çıkarım yöntemi olan Yapay Sinir Ağlan aracılığı ile tayin edilebilmesi için bir yöntem önermektedir. Önerilen yöntemin teorik temelleri sunulduktan sonra çalışma örnek bir saha üzerinde uygulanmıştır. Bu çalışmanın sonuçlarını değerlendirmek için, kayıt edilmiş jeotermal üretim geçmişi bulunan bir kompleks karbonatlı rezerv seçilmiştir (Kızıldere jeotermal sahası,Türkiye). Önerilen yöntem dahilinde, yapay sinir ağları, ticari simulasyon yazılımlanrun davranışlarını belirli sayıdaki değişkenlerin (Sıcaklık, basınç, enjeksiyon konumu ve enjeksiyon debisi) yarattığı sonuçları algılayarak taklit etmek üzere kullanılmıştır. Çalışma dahilinde, değişik ağ tasarımları üzerinde yapılan incelemeleri takiben, optimum kuyu konumunun bulunmasında kullanılacak karar yüzeylerini yaratmak ve kuyu konumunu belirlemek üzere bir arama algoritmasi (explicit search with variable stepping) kullanılmıştır. viÇalışmanın sonuçlan yapay sinir ağlan ve optimizasyon algoritması birleşiminin optimum kuyu konumunun bölge ya da nokta olarak belirlenmesinde kullanılabileceğini göstermektedir. Sonuçlar aynı zamanda önerilen yöntemle ilişkili kısıtlamara dikkat çekmektedir. Çalışma sonuç olarak önerilen yöntemin yetenekleri üzerine incelemeler ve kullanım yöntemlerine dair öneriler sunmaktadır. Üzerinde çalışılan Kızıldere jeotermal sahası için optimum kuyu konumu olarak sahanin güneydoğu bölgesi uygun bulunmuştur. Önerilen yöntemin uygulanması sonucunda ortaya çıkan kuyu konumlan bu bölgede çıkmış ve tutarlılığı gözlenmiştir. Sabit debiler (2500 ve 4911 m3/gün) ile yapılan arama yüzeyi oluşturma sonucunda bulunan iki nokta farklı enjeksiyon debilerinin farklı kuyu konumlarına sonuç vereceğini ve kuyu debisinin etkili bir değişken olduğunu göstermiştir. Bu doğrultuda değişken debi ile yapılan çalışma sonucunda kuyu konumu debiye bağlı olarak değişmiş ve 4000 m3/gün debi ile enjeksiyon yapılmasi önerilen yöntem aracılığı ile en iyi secim olmuştur. Çalışma sonucunda yapay sinir ağlarının sayısal simulatorlere vekil (proxy) olarak kuyu konum seçimini daha dar bir alana indirgemek için kullanılabileceği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT OPTIMIZATION OF WELL PLACEMENT IN COMPLEX CARBONATE RESERVOIRS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE Uraz, İrtek M.S., Department of Petroleum and Natural Gas Engineering Supervisor : Assoc. Prof. Dr. Serhat Alan Co-Supervisor : Prof. Dr. Mustafa Versan Kök December 2004 This thesis proposes a framework for determining the optimum location of an injection well by using an inference method, Artificial Neural Networks and a search algorithm to create a search space and locate the global maxima. Theoretical foundation of the proposed framework is followed by description of the field for case study. A complex carbonate reservoir, having a recorded geothermal production history is used to evaluate the proposed framework ( Kızıldere Geothermal field, Turkey). In the proposed framework, neural networks are used as a tool to replicate the behavior of commercial simulators, by capturing the response of the field given a limited number of parameters (Temperature, pressure, injection location and injection flow rate) as variables. A study on different network designs is followed by introduction of a search algorithm to generate decision surfaces. IVResults indicate that a combination of neural networks and an optimization algorithm (explicit search with variable stepping) to capture local maxima can be used to locate a region or a location for optimum well placement. Results also indicate shortcomings and possible pitfalls associated with the approach. With the provided flexibility of the proposed workflow, it is possible to incorporate various parameters including injection flow rate, temperature and location. For the field of study (Kızıldere), optimum injection well location is found to be in the south-eastern part of the field. Specific locations resulting from the workflow indicated a consistent search space, having higher values in that particular region. When studied with fixed flow rates (2500 and 4911 m3/day), search run through the whole field located two locations which are in the very same region; thus resulting with consistent predictions. Further study carried on by incorporating effect of different flow rates indicates that the algorithm can be run in a particular region of interest (south-east in the case of study) and different flow rates may yield different locations. This analysis resulted with a new location in the same region and an optimum injection rate of 4000 m3/day). It is observed that use of neural network as a proxy to numerical simulator is viable for narrowing down or locating the area of interest for optimum well placement.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    475489

    AHP ve 0-1 hedef programlama ile depo konumlarının belirlenmesi ve bir uygulama

    Warehouse location selection using AHP and 0-1 goal programming

    TUĞBA BARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. AHMET FAHRİ NEGÜS

  2. Tez No

    736166

    Design and optimization of variable stiffness composite structures modeled using Bézier curves

    Bézier eğrileriyle modellenen değişken katılıklı kompozit yapıların tasarımı ve optimizasyonu

    ONUR COŞKUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

  3. Tez No

    378352

    Genetik algoritma ile Ankara ilinde MOBESE (Kent güvenlik yönetim sistemi) yerleştirme optimizasyonu

    MOBESE (City security management system) placement optimization within Ankara by using genetic algorithms

    BEKİR HORAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYSUN COŞKUN

  4. Tez No

    93098

    Development of a mesh generation software for computational electromagnetics

    Bilişimsel elektromanyetik uygulamaları için bir ağ üretme yazılımının geliştirilmesi

    BEKİR BARIŞ DÜNDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU

  5. Tez No

    541002

    Ağır ticari aracın dizel motoruna ait egzoz manifoldunun ısıl olarak incelenmesi

    Thermal investigation of exhaust manifold for a heavy commercial vehicle diesel engine

    BURAK YALÇINDAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL CEM PARMAKSIZOĞLU

Geri Dön