Prethodno priopćenje
https://doi.org/10.17794/rgn.2019.3.4
PRIMJENA STROJNOGA UČENJA U PREDVIĐANJU POČETNE PROIZVODNJE PLINA IZ LEŽIŠTA MALE PROPUSNOSTI
Ugwumba Chrisangelo Amaechi
; Oil and Gas Field Development Engineering, Xi’An Shiyou University, China
Princewill Maduabuchi Ikpeka
orcid.org/0000-0002-1174-1491
; Department of Petroleum Engineering, Federal University of Technology, Owerri, Nigeria
Ma Xianlin
; Oil and Gas Field Development Engineering, Xi’An Shiyou University, China
Johnson Obunwa Ugwu
; School of Science, Engineering and Design, Teesside University, United Kingdom
Sažetak
Napredak tehnologije pridobivanja iz ležišta male propusnosti, tj. nekonvencionalnih ležišta, pridonio je znatnoj proizvodnji iz takve vrste ležišta ugljikovodika. Broj prikupljenih podataka ogroman je i većina ili svi su u digitalnome obliku. Strojno učenje jedan je od načina kako se takvi podatci mogu analizirati i time povezati niz (zavisnih i nezavisnih) varijabli. Predviđanje početne proizvodnje ima važnu ulogu u planiranju i opremanju samih ležišta i polja, a time utječe na odluke o investicijama te izvješća predana regulatornim agencijama. Ovdje je prikazana analiza ležišnih stijena i fluida na temelju bušotinskih podataka. Načinjen je model odlučivanja kojim je određen početni iznos proizvodnje iz nekonvencionalnoga ležišta. Uporabljena su dva modela predviđanja razvijena strojnim učenjem – umjetna neuronska mreža (UNM) te poopćeni linearni model (PLM). Izračunan je očekivani iscrpak novih bušotina. Srednja kvadratna pogrješka (SKP) za PLM iznosila je 1,57, a za UNM 1,24. Indeks ključnih svojstava pokazao je kako debljina ležišta ima najveći utjecaj (36,5 %) na početnu proizvodnju plina, a zatim slijedi povratni protok (29 %). Svojstva ležišta i fluida zajednički sudjeluju u početnoj proizvodnji s 53 %, dok ostalih 47 % otpada na parametre hidrauličnoga frakturiranja.
Ključne riječi
analiza predviđanja; strojno učenje; umjetna neuronska mreža; početna proizvodnja plina; povratna analiza
Hrčak ID:
222417
URI
Datum izdavanja:
15.7.2019.
Posjeta: 2.062 *