Candidate selection process for polymer gel application by using artificial neural networks
Yapay sinir ağı kullanılarak polimer jel uygulaması için aday seçimi
- Tez No: 463595
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. ÇAĞLAR SINAYUÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- 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: 157
Özet
Su-petrol oranındaki ani yükseliş olgun sahalardan petrol üretimi yapmakta olan petrol şirketleri için en büyük zorluklardan birisidir. Bu nedenle, aşırı su üretimini azaltmak amacıyla çeşitli çalışmalar yapılmıştır. En çok kullanılan kimyasal su kesme yöntemlerinden birisi olan polimer jel enjeksiyonu; farklı polimerlerin, aşırı suyun geldiği kolay yolları tıkamak amacıyla üretim kuyusuna basılmasından ibarettir. Başarılı bir polimer jel uygulaması için, aday seçimi kritik önem arz etmektedir. Sonuç olarak, bu çalışma aday seçimi konusunda yardımcı olacak bir yöntem geliştirmeyi ve başarılı uygulamaları yönlendiren unsurları incelemeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada, aday seçimi konusunda, Yapay Sinir Ağı yönteminden faydalanılabilmesi için MATLAB® kodları oluşturulmuş ve 60 kuyunun üretim verisi simülasyonlar için kullanılmıştır. Bu çalışma süresince, daha kullanılabilir veri seti elde edebilmek için veri çeşitli işlemlerden geçirilmiştir. Burada, bazı tutarsız saha verileri elenmiştir. Sonra, veri seti kullanılarak uygulamanın başarı oranını gösteren bazı başarı ölçütleri oluşturulmuş ve hesaplanmıştır. Yapay Sinir Ağı analizinden önce, ilk olarak temel bileşenler analizi yapılmış ve başarı oranını domine eden parametreler tespit edilmiştir. Daha sonra, korelasyon analizi yapılarak başarı ölçütleri ile anlamlı bir korelasyona sahip olmayan parametreler Yapay Sinir Ağı analizinden çıkarılmıştır. Son olarak, temel bileşenler analizi ve korelasyon analizi birleştirilerek her bir başarı ölçütü için farklı senaryolar oluşturulmuş ve çalışma süresince 450,000 farklı yapay sinir ağı yapısı oluşturulmuştur. Oluşturulan bu yapılardan en başarılı yapay sinir ağları seçilerek hata oranları ile birlikte sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Rapid increase in water-oil ratio has been one of the most important challenges of the oil companies that are producing from the mature oil fields. For this reason, various studies have been conducted to diminish the excessive water production. One of the most widely used chemical shutoff technique, polymer gel treatment, involves injection of different polymers into the production wells in order to plug the easy flow pathways of the excessive water. For the successful application of the polymer gel treatment, selection of the candidate wells is crucial. Consequently, this study aims to find a methodology that would be helpful during the candidate selection process and investigate the parameters dominating the successful applications. In this study, MATLAB® codes are developed in order to get benefit from the Artificial Neural Network technique for the candidate selection process and production data of the 60 wells are used for the simulations. Throughout this study, data pre-processing is applied to the available dataset in order to obtain more utilizable dataset. Here, some inconsistent field data is eliminated. Then, by using the dataset some success criteria that represent the success rate of the treatments are determined and calculated. Before performing a neural network analysis, Principal Component Analysis (PCA) is performed and dominating well parameters in the data set are identified. Then correlation analysis is performed and some of the irrelevant parameters are excluded from the neural network analysis. Finally, by combining the PCA and correlation analysis different scenarios are developed for each success criterion and 450,000 different neural network structures are developed for the entire study. For each success criterion, the most successful neural networks are selected and their error levels are also presented.
Benzer Tezler
- Mekanik olarak dayanıklı tek-, çift- ve üç-ağ yapılı fibroin kriyojellerinin sentezi ve karakterizasyonu
Synthesis and characterization of mechanically durable single-, double- and triple-network fibroin cryogels
BERKANT YETİŞKİN
- Termokromik özellik gösteren vanadyum oksit esaslı ince film kaplamaların sol-jel yöntemi ile hazırlanması ve karakterizasyonu
Preparation and characterization of vanadium oxide-based thermochromic thin films produced by sol-gel method
MELİS CAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜHEYLA AYDIN
YRD. DOÇ. DR. ALİ ERÇİN ERSUNDU
- Kobalt kompleksleri üzerinden kimyasal yolla tersinir moleküler oksijen depolanması
Reversible chemical storage of molecular oxygen via cobalt complexes
AHMET İNCE
- Immobilization of lipase on an inorganic support material and polycaprolactone synthesis
Lipazın inorganik taşıyıcıda immobilizasyonu ve polikaprolakton sentezi
CANSU ÜLKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ YÜKSEL GÜVENİLİR
- Hedef kimyasala duyarlı floresan malzemelerin sentezi ve kimyasal sensörlerde kullanımı
Synthesis of fluorescent materials sensitive to target chemicals and usage in chemical sensors
FEHMİ KARAGÖZ