基于人工神经网络 (ANN) 的预测,在液压压裂过程中,在水平井口中沉积的支柱体

科学领域:

• 石油工程是石油工程中的一个.
• 人工智能的人工智能
• 流体动力学 流体动力学

背景情况:

• 在液压压裂过程中,在水平井口中沉积质,这带来了重大挑战,包括沙子生产和设备磨损.
• 传统的经验模型与复杂的,非线性物理控制推进物运输作斗争.

研究的目的:

• 开发和验证人工神经网络 (ANN) 模型,用于预测水平井口的沙子沉积情况.
• 将ANN模型性能与其他机器学习算法和传统方法进行比较.

主要方法:

• 利用实验室实验数据模拟具有不同穿孔集群的水平井口.
• 开发了两种ANN模型 (A模型有9个参数,B模型有5个选定的参数).
• 使用R2,AAD,RMSE和MAPE评估模型,并与文献数据进行交叉验证.

主要成果:

• 在实验数据上,ANN模型准确地捕获了非线性关系,模型A在实验数据上实现了R2=0.96和模型B在实验数据上实现了R2=0.89.
• 注射速率,穿孔方向和穿孔数被确定为关键因素.
• 交叉验证显示了良好的概括性,模型A在独立数据上实现R2=0.82,模型B在独立数据上实现R2=0.75.

结论:

• 基于ANN的模型提供了一种新的,数据驱动的方法来预测推动性沉积,优于经验模型.
• 开发的模型为优化液压压裂设计提供可靠的实时决策支持.
• 这些发现有助于提高井口稳定性,减少沙子生产和侵蚀等操作问题.