Halkasal eksantrik borularda akış özelliklerinin dijital görüntü işleme ve yapay zeka teknikleri kullanarak tespiti
Estimation of flow properties in eccentric annulus using digital image processing and artificial intelligence techniques
- Tez No: 289982
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences, Petroleum and Natural Gas Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Sondaj işleminde akış örüntüsü, sıvı hacimsel oranı, basınç farkı ve kesinti yoğunluğu gibi akış özelliklerinin önceden tespit edilmesi açılacak sondaj kuyusu için maliyet, zaman ve kaynakların verimli kullanımı açısından büyük yarar sağlayacaktır. Literatürde, halkasal borularda iki fazlı akışkanların gerek hidrolik davranışları gerekse kesinti taşıma mekanizması ile ilgili araştırma eksikliği bulunmaktadır. Bu çalışmanın amaçlarından biri, halkasal eksantrik borularda iki fazlı ve çok fazlı akışlarda basınç kayıplarını ve akış örüntülerini deneysel olarak gözlemlemektir. İkinci amaç ise dijital görüntü işleme teknikleri ile bu akışlardaki sıvı hacimsel oranını ve kesinti yoğunluğunu tespit etmektir. Çalışmanın son amacı da yatay halkasal ortamda iki fazlı (su ve hava) akış için geleneksel mekanistik modeller yerine yapay zeka teknikleri kullanarak akış örüntüsü, sıvı hacimsel oranı ve basınç kaybı için tahmin modelleri geliştirmektir. Bu çalışmada yapay zeka tekniklerinden en yakın komşu algoritması, yapay sinir ağları ve karar ağaçları kullanılmıştır. Yapay zeka modellerinde akışın genelleştirilmesi için sıvı ve gaz fazları için yüzeysel Reynolds sayıları kullanılmıştır. Sonuçlar, geri yayılımlı sinir ağının akış özellikleri modellerinde en iyi sonucu verdiğini göstermektedir. Su ve hava akışında, 7 adet akış örüntüsü 10% hassasiyetle, sıvı hacimsel oranı ve basınç kaybı ise sırasıyla 14.4% ve 3.8% (0.0274 psi) ortalama hata payı ile tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In drilling operations estimation of flow properties such as flow pattern, liquid holdup, pressure drop and cutting concentration is beneficial in terms of cost, time and efficient usage of resources for well to be opened. There is a lack of research both for hydraulic behavior and for cutting transportation mechanism of two phase fluids in annular geometries. One of the aims of this study is to observe the pressure drop and flow patterns experimentally in two phase and multiphase flows in eccentric annulus. The second aim is to detect the liquid holdup and cutting concentration of these flows using digital image processing techniques. The last aim is to estimate the flow pattern, liquid holdup and pressure drop for two phase (air and water) flow in horizontal eccentric annulus. This is conducted by using artificial intelligence techniques rather than conventional mechanistic models. In this study nearest neighbor algorithm, artificial neural networks, and decision trees are used as artificial intelligence technique. Flow is generalized by representing it as superficial Reynolds numbers for both liquid and gas phase. The results showed that the back propagation neural network gives the best results for estimation models. In air and water flow, 7 flow patterns are estimated with an accuracy of 10%; and liquid holdup and pressure drop are estimated with an average error of 14.4% and 3.8% (0.0274 psi), respectively.
Benzer Tezler
- Çok fazlı akışlarda parçacık hız ve yön tahmini için hesaplamalı zekâ modelleri
Computational intelligence models for particle direction and velocity estimation in multi-phase flows
HATİCE TOMBUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- Mathematical modeling of horizontal two-phase flow through fully eccentric annuli
Tam eksentrik halkasal ortamda yatay iki fazlı akısın matematiskel modellenmes
ÇİĞDEM ÖMÜRLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MEHMET EVREN ÖZBAYOĞLU
- Experimental investigation of the effect of temperature on friction pressure loss of polymeric drilling fluid through vertical concentric annulus
Polimer bazlı sondaj sıvısının dikey eş merkezli halkasal ortamdaki akışı sırasında oluşan sürtünmeye bağlı basınç kaybına sıcaklığın etkisinin deneysel olarak incelenmesi
KAZIM ONUR GÜRÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT AKIN
DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI GÜCÜYENER
- Halkasal geometriye sahip FDM/grafit matrislerde termal enerji depolama karakteristiklerinin sayısal incelenmesi
Numerical investigation of PCM/graphite matrix thermal energy storage characteristics in tube-in-shell geometry
SARE MITINCIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EnerjiSamsun ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YUSUF YAZICI
- Biochemical and functional characterization of circular RNAs differentially expressed in cisplatin-treated HeLa cells
Sisplatin ile muamele edilmiş HeLa hücrelerinde farklı ifade edilen halkasal RNA'ların biyokimyasal ve fonksiyonel karakterizasyonu
BİLGE YAYLAK
Doktora
İngilizce
2023
Biyolojiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜNYAMİN AKGÜL