research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Prediction of penetration Rate and cost with Artificial Neural Network for Alhafaya Oil Field
تخمين معدل الحفر والكلفة بواسطة الشبكة العصابية الصناعية لحقل الحلفاية النفطي

Authors: Kadhim Hmood Mnati --- Hassan Abdul Hadi
Journal: Iraqi Journal of Chemical and Petroleum Engineering المجلة العراقية للهندسة الكيمياوية وهندسة النفط ISSN: 19974884/E26180707 Year: 2018 Volume: 19 Issue: 4 Pages: 21-27
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Prediction of penetration rate (ROP) is important process in optimization of drilling due to its crucial role in lowering drilling operation costs. This process has complex nature due to too many interrelated factors that affected the rate of penetration, which make difficult predicting process. This paper shows a new technique of rate of penetration prediction by using artificial neural network technique. A three layers model composed of two hidden layers and output layer has built by using drilling parameters data extracted from mud logging and wire line log for Alhalfaya oil field. These drilling parameters includes mechanical (WOB, RPM), hydraulic (HIS), and travel transit time (DT). Five data set represented five formations gathered from five drilled wells were involved in modeling process.Approximatlly,85 % of these data were used for training the ANN models, and 15% to assess their accuracy and direction of stability. The results of the simulation showed good matching between the raw data and the predicted values of ROP by Artificial Neural Network (ANN) model. In addition, a good fitness was obtained in the estimation of drilling cost from ANN method when compared to the raw data.

التخمين الدقيق لمعدل الحفر ذو اهمية كبيرة في الحفر الامثل بسبب تاثيره المحوري على كلفة عمليات الحفر. وعادة يكون هذا التخمين صعب بسبب تداخل العوامل التي تؤثر على عملية الحفر.في هذا البحث تم استخدام طريقة الشبكة العصابية الصناعية كاسلوب جديد لتخمين معدل الحفر والكلفة ,حيث تم بناء موديل الشبكة العصابية من ثلاثة طيقات اثنان مخفية وواحدة للنواتج باستعمال بيانات مجسات الطين والمجسات الاخرى لحقل الحلفاية النفطي. العوامل التي تم اسخدام قيمها هي العوامل الميكانيكية (الوزن المسلط ,سرعة الدوران),العوامل الهيدروليكية,وزمن انتقال الموجة الصوتية . تم استخدام خمس مجاميع للبيانات والتي نمثل خمس تكوينات في الحقل حيث تم استخدام 85%من البيانات لتدريب الموديل و15% لاختبار صلاحيته. بينت النتائج التطابق الجيد لقيم معدل الحفر المحتسبة من الموديل مع القيم المقاسة وكذلك لقيم الكلفة المحتسبة مع القيم الاصلية.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)