-
شماره ركورد
33179
-
پديد آورنده
حميدرضا مافي بردبار
-
عنوان
بهينهسازي پارامترهاي شكست هيدروليكي با استفاده از روشهاي داده محور
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي نفت- مخازن هيدروكربوري
-
سال تحصيل
1399
-
تاريخ دفاع
1403/6/28
-
استاد راهنما
حميدرضا جهانگيري- حسين فاضلي
-
استاد مشاور
/
-
دانشكده
دانشكده مهندسي شيمي، نفت و گاز
-
چكيده
شكست هيدروليكي يك روش تحريك مخزن است كه براي افزايش توليد نفت و گاز از مخازن با نفوذپذيري پايين به كار ميرود. طراحي و اجراي اين عمليات فرآيندي پيچيده است كه به پارامترهاي متعددي بستگي دارد. انتخاب مقادير بهينه براي اين پارامترها تاثير بسزايي بر اثربخشي عمليات و در نهايت، بر توليد بيشتر نفت و گاز از مخزن دارد. در اين پژوهش، رويكردي كارآمد براي بهينهسازي پارامترهاي عمليات شكست هيدروليكي در يك چاه عمودي گازي خاص با استفاده از يادگيري ماشين و الگوريتمهاي تكاملي توسعه داده شد. هدف، ايجاد يك مدل جايگزين براي شبيهسازيهاي زمانبر بود كه در عين حال، دقت قابل قبولي در پيشبيني نتايج عمليات ارائه دهد. اين مدل تركيبي مبتني بر داده، قادر به پيشبيني توليد پويا و بهينهسازي پارامترهاي شكست براي رسيدن به بهترين و بيشترين NPV (ارزش خالص فعلي) است. ابتدا، از نرمافزار گوفر براي شبيهسازي عمليات شكست هيدروليكي در اين چاه عمودي در مخزن گازي ماسه سنگي متراكم مورد نظر استفاده شد. پارامترهاي تاثير گذار در عمليات شكست هيدروليكي شناسايي شد و با تغيير اين پارامترها، مانند نوع سيال تزريقي، دبي تزريق و حجم تزريق، اجراهاي متعددي از نرمافزار گوفر انجام شد. اين فرآيند به توليد مجموعهاي از دادهها منجر شد. از اين مجموعه دادهها براي آموزش مدلهاي يادگيري ماشين استفاده شد. سپس، مدلهاي مختلف يادگيري ماشين براي پيشبيني توليد مورد مقايسه قرار گرفتند و بهترين مدل (جنگل تصادفي) با دقت 95.6% انتخاب شد. اين مدل به عنوان پروكسي مدل يا مدل پيشبيني توليد عمل ميكند و وظيفهاش تخمين NPV براي هر مجموعه از پارامترهاي شكست است. در مرحله بعد، الگوريتمهاي تكاملي به كار گرفته شدند. اين الگوريتمها با تكيه بر مدل يادگيري ماشين، NPV را براي هر مجموعه پارامتر تخمين زده و به طور پيوسته به سمت NPV بهينه حركت ميكنند. در نهايت، مجموعهاي از پارامترهاي شكست بهينه كه منجر به بهترين NPV ميشوند، ارائه ميشود. نتايج نشان داد كه الگوريتم ژنتيك با دستيابي به NPV نهايي13.595 و سرعت همگرايي بيشتر، عملكرد بهتري نسبت به الگوريتم PSO داشت. با اعمال اين پارامترهاي عملياتي بهينه بدست آمده از مدل، در نرمافزار گوفر، مشاهده شد كه عمليات شكست هيدروليكي بهينه طراحي شده، موفقيتآميز بوده و شاهد افزايش نرخ توليد گاز در مخزن گازي مورد نظر در اين پژوهش و همچنين توليد تجمعي گاز پس از دورهي زماني يك سال بوديم. اين پژوهش نشان ميدهد كه روش تركيبي يادگيري ماشين و الگوريتمهاي تكاملي ميتواند به عنوان ابزاري قدرتمند براي بهينهسازي پارامترهاي عمليات شكست هيدروليكي و افزايش توليد نفت و گاز از مخازن با نفوذپذيري پايين مورد استفاده قرار گيرد.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1404/01/01
-
عنوان به انگليسي
Optimization of Hydraulic Fracturing Parameters Using Data-Driven Methods
-
تاريخ بهره برداري
9/18/2025 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
حميدرضا مافي بردبار
-
چكيده به لاتين
Hydraulic fracturing, a well stimulation technique used to boost oil and gas production from low-permeability reservoirs, involves injecting a high-pressure fluid mixture into a wellbore to create fractures in the surrounding rock. selecting optimal values for the various parameters involved, such as the type of injected fluid, injection rate, injection volume, and proppant selection, is crucial for maximizing production and economic viability. Conventional optimization methods, while valuable, can be time-consuming and computationally expensive. This study presents an efficient data-driven approach for optimizing hydraulic fracturing parameters in a specific vertical well using machine learning and evolutionary algorithms. The aim was to develop a substitute model for time-consuming reservoir simulation software while maintaining acceptable accuracy in predicting operation results. The proposed approach consists of three main steps. First, reservoir simulation software like GOHFER was used to generate a comprehensive dataset of hydraulic fracturing parameters and their corresponding simulation outputs. This data, including information on injected fluids, rates, volumes, proppant selection, and resulting oil and gas production, served as the foundation for training machine learning models. Second, various machine learning models, including linear regression, support vector machines, and random forest, were trained on the generated dataset to predict oil and gas production after hydraulic fracturing. The models were evaluated based on their accuracy and generalizability. The Random Forest algorithm emerged as the most suitable model due to its high prediction accuracy and ability to handle complex relationships between input parameters and output variables. Finally, evolutionary algorithms, specifically the Genetic Algorithm, were employed to optimize the hydraulic fracturing parameters and maximize the net present value (NPV) of the operation. The Genetic Algorithm mimics natural selection by iteratively evolving a population of potential solutions, selecting the fittest individuals, and reproducing them with variations. The optimized parameters were then applied back to the reservoir simulation software to validate their effectiveness and assess the resulting production increase. The results of this study demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The Random Forest machine learning model achieved a remarkable 30461 accuracy in predicting oil and gas production after hydraulic fracturing, highlighting the potential of machine learning for accurately modeling these complex relationships. The Genetic Algorithm successfully optimized the hydraulic fracturing parameters, maximizing the net present value (NPV) of the operation. The optimized parameters resulted in a significant increase in gas production rate and cumulative gas production over a one-year period, highlighting the potential of data-driven methods for optimizing hydraulic fracturing operations and improving oil and gas recovery from low-permeability reservoirs.
-
كليدواژه هاي فارسي
شكست هيدروليكي , ارزش خالص فعلي , بهينه سازي , الگوريتم ژنتيك , نرمافزار گوفر
-
كليدواژه هاي لاتين
Hydraulic fracturing , Net Present Value , Optimization , Genetic algorithm , GOHFER software
-
Author
Hamidreza Mafi bordbar
-
SuperVisor
Dr. HAmidreza Jahangiri_ Dr. Fazeli
-
لينک به اين مدرک :