Monitoring Des Puits Du Champ De Hassi Messaoud Par L’application Des Algorithmes De Machine Learning
Résumé: Ce projet de fin d’étude comprend le développement de plusieurs modèles pour l’estimation du débit d’huile à travers les duses au champ de Hassi Messaoud, et ce par l’adaptation de deux approches, à savoir : la modélisation semi empirique ; l’intelligence artificielle. Lors du recours à ces deux approches, certaines corrélations existantes dans la littérature, sont adaptées à des régimes spécifiques, de même la meilleure équation de chaque régime a été réadaptée sur chaque intervalle de GOR. Concernant cette problématique, divers modèles intelligents ont été réalisés pour représenter le régime critique et non critique où il a été montré que les réseaux de neurones (ANN) présentent les meilleures performances sur l’ensemble des données de test. En su de cette approche, une autre alternative a été abordée à travers laquelle chaque puits est traité individuellement en faisant appel à : la programmation génétique GP ; les modèles LSTM. Effectivement cette dernière alternative a révélé des résultats fortement intéressants et qui reste un domaine à explorer minutieusement.
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