在采用人工神经网络的钻井废水处理中预测凝固剂剂量的建模

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 化学工程是化学工程的重要组成部分.
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 石油和天然气钻探产生废水,给环境带来挑战,耗尽水资源.
• 传统的化学处理依赖于容器测试,这是劳动密集型的,容易出错的,需要大量的专业知识.
• 开发高效准确的废水处理方法对于可持续的石油和天然气运营至关重要.

研究的目的:

• 探索人工智能 (AI) 的应用,以优化钻井废水处理中的化学剂量.
• 为了比较各种AI模型的预测性能,包括循环神经网络 (RNN),PSO-RNN,极端学习机器 (ELM) 和随机森林 (RF).
• 确定最有效的AI模型来预测凝固剂 (聚化) 和花剂 (聚烯胺) 的剂量.

主要方法:

• 分析了来自西卡伦油田的200份钻井废物管理报告的数据.
• 进行了灵敏度分析,以选择模型开发的关键输入输出参数.
• 预测模型 (RNN,PSO-RNN,ELM,RF) 用相关系数 (R) 和根平均平方误差 (RMSE) 进行了开发,训练,测试和验证.

主要成果:

• 随机森林 (RF) 模型实现了凝固剂预测的最高R (0.89).
• 极端学习机器 (ELM) 模型显示,在花剂预测方面表现最好,R值为0.95.
• 在凝固剂 (0.13) 和花剂 (0.10) 预测中,ELM显示了最低的RMSE,这表明其准确性和稳定性很高.

结论:

• 人工智能模型,特别是ELM和RF,为钻井废水处理提供了与传统瓶子测试有希望的替代方案.
• 这些人工智能模型显著提高了预测准确性,并减少了化学剂量的操作不准确性.
• 需要进一步的研究来解决开发的AI模型捕获极端值的局限性.