Geri Dön

Petrol doğalgaz arama çalışmalarında çok kriterli karar verme ve makine öğrenmesi ile yöntem araştırması

Multi-criteria decision making and machine learning method research in petroleum natural gas explorations

PDF İndir

  1. Tez No: 719279
  2. Yazar: TÜNAY ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN UYGUÇGİL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 136

Özet

UYGUÇGİL Petrol ve doğalgaz aramacılığı zaman, maliyet ve iş gücü açısından birçok kriterin beraber değerlendirilmesi gereken, uzun bir süreçtir. Çalışılacak alanda ruhsat alımı ile başlayan hidrokarbon faaliyetleri jeolojik, jeofizik, sondaj çalışmaları ile devam eder. Eğer söz konusu alanda hidrokarbon keşfi yapılmışsa bu alana ilişkin rezervuar belirleme çalışmaları yapılır. Petrol ve doğalgaz aramalarında hidrokarbon konumunu belirlemek için sismik, gravite ve manyetik tekniklerden faydalanılmaktadır. Bu çalışmada, Ergene Havzasında 27000 km2lik bir alanda hidrokarbon potansiyelli alanların tahmini için, en uygun yer seçimi, enerji politikası belirleme vb. gibi çalışmalarda sıklıkla kullanılan Çok Kriterli Karar Destek Analizlerinden (ÇKKDA) ve makine öğrenmesinden faydalanılmıştır. ÇKKDA'dan yaygın olarak kullanılan Analitik Hiyerarşi Süreci ve Bulanık Mantık Analitik Hiyerarşi Süreci tercih edilmiştir. Makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan Rastlantısal Orman Algoritması da petrol ve doğalgaz konumlarının belirlenmesi için kullanılmıştır. Analizler sonucunda çıkan ağırlıklara göre hidrokarbon potansiyeli bulunması muhtemel alanlar belirlenmiştir. Çalışma alanı için rastgele üretilen noktaların hidrokarbon içerip içermediği tahmin edilmiştir. Tahmin noktaları kullanılarak tahmin haritası üretilmiştir. Her üç yöntemden elde edilen tahmin haritaları kuyu sondaj verileri ile çakıştırılarak doğruluk analizleri yapılmıştır. Üç yöntemin de hidrokarbon potansiyel tahmini için kullanılabileceği ortaya konmuş olup, Rastlantısal Orman Algoritmasından elde edilen tahmin noktalarının ortalamaları alınarak elde edilen sonuç %78 olup, FAHP %73 ve AHP ise %69'dur.

Özet (Çeviri)

Oil and natural gas exploration is a long process in which many criteria should be evaluated together in terms of time, cost and workforce. Hydrocarbon activities start with purchasing a license in the area to be examined, then continue with geological, geophysical and drilling studies. If a hydrocarbon discovery has been made in the area, reservoir determination studies are carried out for this area. In oil and natural gas exploration, such as seismic, gravity and magnetic techniques are used to determine the hydrocarbon location. In this study, for the estimation of hydrocarbon potential areas in an area of 27000 km2 in the Ergene Basin, Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) and machine learning were utilized, which are frequently used in studies such as the most appropriate site selection, energy policy determination etc. Analytical Hierarchy Process and Fuzzy Logic Analytical Hierarchy Process are preferred, which is widely used in MCDA. The Random Forest Algorithm, which is one of the machine learning methods, has also been used to predict the locations of oil and natural gas containing areas. It was estimated whether the randomly generated spots for the study area contain hydrocarbons. A forecast map was produced using forecast points. Accuracy analyzes were performed by forecast maps obtained from all three methods matched with drilling data. The result obtained by averaging the prediction points obtained from the Random Forest Algorithm is 78%, FAHP is 73% and AHP is 69%. It has been demonstrated that all three methods can be used for hydrocarbon potential estimation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    496310

    Construction risk management in developing countries

    Gelişmekte olan ülkelerde inşaat risk yönetimi

    TUNA ERATA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA HEYECAN GİRİTLİ

  2. Tez No

    322844

    İnsansız sualtı aracının matematiksel modelinin durum ölçümlerine dayalı olarak tanılanması ve hata toleranslı kontrol

    Identification of the mathematical model of an unmanned underwater vehicle based on state measurements and fault tolerant control

    EMRE ÜNEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV

  3. Tez No

    350526

    Açık deniz platformlarının konumlandırılması için konum belirleme sistemlerinin entegrasyonu

    Positioning systems integration for locating offshore platforms

    MAHMUT OLCAY KORKMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK

  4. Tez No

    801406

    Güneydoğu Anadolu bölgesinde yer alan kaynak kaya vepetrollerin C-izotop ve biyomarker verileri ile korelasyonu

    Correlation of source rocks and oils in Southeastern Anatolia region with C-isotope and biomarker data

    ELİF AĞIRMAN AKTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeoloji MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REYHAN KARA GÜLBAY

  5. Tez No

    686441

    Doğu akdeniz'de paylaşım mücadelesi ve Türkiye'nin bu süreçteki rolü

    Sharing fight in the Eastern Mediterrenean and Turkey's role in this period

    ELİF RANA KİŞİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EnerjiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM COŞKUN

Geri Dön