Système Intelligent D’aide À La Décision Pour Le Pilotage D’un Processus De Forage Pétrolier. Magister Thesis (2016) , Université De Batna 2.

Résumé: L'optimisation efficace de ROP (vitesse de forage) est un élément clé de la réussite du processus de forage pétrolier. En raison de la complexité de pénétration et l'hétérogénéité de la formation, l’approche traditionnelle comme les équations de ROP et l’analyse de régression sont confinés par leurs limitations dans la prédiction de la vitesse de progression de forage. Les méthodes intelligentes comme les forêts aléatoires et nelder-mead simplex deviennent de puissants outils pour obtenir les paramètres optimisés avec l'accumulation des données de la géologie et des journaux de forage. Ce travail de recherche présente une approche de prédiction et optimisation de ROP basée sur l’algorithme des forêts aléatoires et l'algorithme heuristique nelder-mead simplex. L'idée principale est, d'abord, de construire le modèle de prédiction de ROP à partir de données historiques de puits utilisant l’algorithme des forêts aléatoires , puis optimiser les paramètres mécaniques (RPM, WOB) en appliquant l'algorithme nelder-mead simplex. Au cours du processus de modélisation, l’algorithme des forêts aléatoire est réglé par le choix des meilleurs paramètres pour avoir un taux de corrélation maximum en utilisant un méta-classifier dans l’outil WEKA. Nous avons utilisés des données des puits foré dans le champ de hassi terfa situé dans le sud de l’Algérie. Les résultats de l'expérience montrent que l'approche proposée est capable d'utiliser efficacement les données d'ingénierie pour fournir prédiction efficace de ROP et d'optimiser les paramètres de forage de puits, l’application développée est un système d’aide à la décision qui permet aux ingénieurs de forage de prédire et optimiser la vitesse de progression de forage au moyen de la sélection de la meilleure combinaison des paramètres mécaniques (WOB, RPM).

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