Geri Dön

Estimation of permeability values in geothermal fields with machine learning methods

Jeotermal sahalardaki geçirgenlik değerlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile kestirimi

  1. Tez No: 687444
  2. Yazar: ALİ BAŞER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA SERT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Petroleum and Natural Gas Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Jeotermal rezervuarların sayısal olarak modellenmesi yoğun uzmanlık gerektiren ve oldukça zaman alan bir süreçtir. Sayısal modellemenin en önemli adımlarından biri olan doğal durum modellemesinde, ilgili sahanın üretim ve reenjeksiyon gibi insan kaynaklı faaliyetlerle değiştirilmeden önceki yapısının tespiti için çalışmalar yapılır. Sahaya yönelik bilginin ve uzman deneyiminin önemli olduğu bu aşamada genellikle kayaçların ve sistemin özellikleri tahmin edilmeye çalışılarak ölçülen sıcaklık ve basınç değerleriyle eşleşme sağlanması hedeflenir. Bu çalışmada makine öğrenmesi yardımı ile jeotermal kaynakların doğal durum modellemesinin kilit değişkenlerinden biri olan geçirgenlik değerlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Öncelikle, TOUGH2 sayısal modelleme yazılımına çeşitli geçirgenlik dağılımları girdi olarak verilmiştir. Sıcaklık ve basınç değerlerinden oluşan çıktılar işlenerek sentetik bir veri kümesi hazırlanmıştır. Bu veri kümesi ile doğal durumdaki belirli bir basınç ve sıcaklık dağılımını sağlayan geçirgenlik değerlerinin tespiti için Rassal Orman, Destek Vektör Regresyonu, Çok Katmanlı Algılayıcı, Evrişimsel Sinir Ağları ve Öğrenme Aktarımı yöntemleri kullanılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemin geçirgenlik değerlerini tahmin edebildiğini göstermektedir. Söz konusu tahminin makine öğrenmesi yoluyla daha hızlı bir şekilde yapılabilmesi jeotermal sahaların modellenmesine zamansal ve ekonomik katkılar sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

Numerical modeling of geothermal fields is a very time-intensive task. Modeling the natural state of a geothermal field, where there is no production or reinjection in the field, is vital in this process. Natural state modeling is generally conducted by employing a trial and error procedure that depends on intuition in determining the rock properties to match the temperature and pressure readings. This study proposes a method for the distribution of permeability estimation in natural state modeling of geothermal fields using machine learning algorithms. In the study, firstly, a synthetic dataset is created by giving several permeability distributions to a numerical simulator called TOUGH2. Temperature and pressure outputs of the numerical simulator are then collected, and a dataset is created. Random Forest, Support Vector Regression, Multilayer Perceptron, Convolutional Neural Networks, and Transfer Learning methods are trained in this study to learn the relation between the pressure and temperature data and the distribution of permeability values in the field. The study results show that the proposed method can estimate the permeability distributions and help the geothermal field modeling process by decreasing the required time and costs.

Benzer Tezler

  1. Estimation of optimum borehole points using software solutions

    Yazılım çözümlerini kullanarak optimum sondaj noktalarının belirlenmesi

    FARİZ NAHMATOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ TUMAÇ

  2. Sorgun (Yozgat) hidrotermal sisteminin modellenmesi

    Modeling of Sorgun hydrothermal system

    ELİF YILMAZ TURALI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeoloji MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR ŞİMŞEK

  3. Sentetik rezervuar modeli ile Kızıldere jeotermal sahasında dikeydeki rezervuar bağlantılarının araştırılması

    Investigation of vertical reservoir connections in Kızıldere field with a synthetic reservoir model

    YİĞİT YAVUZ BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeoloji MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ BÜLBÜL

  4. Jeoistatistiksel, statik ve kararsız basınç testi verilerine koşullandırılmış heterojen geçirgenlik ve gözeneklilik sahalarının türetilmesi

    Generation of porosity and permeability fields conditioned to geostatistical, and pressure transient data

    ADİL GÜRKAN CEYHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDURRAHMAN SATMAN