مدل‌سازی ریاضی جهت پیش بینی نرخ نفوذ مته با روش برنامه‌ریزی ژنتیک

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد مهندسی حفاری، گروه مهندسی نفت، دانشکده نفت و مهندسی شیمی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

2 استادیار گروه مهندسی نفت، دانشکده نفت و مهندسی شیمی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

چکیده

مدل نرخ نفوذ مته، یک رابطه ریاضی بین سرعت نفوذ مته و ویژگی های سازند، سیال حفاری و شرایط عملیات حفاری است. به‌دلیل هزینه بالای عملیات حفاری، پیش‌بینی دقیق نرخ نفوذ مته جهت تخمین زمان و هزینه‌های حفاری ضروری است. در این مقاله، یک مدل
جدید جهت پیش‌بینی نرخ نفوذ مته در یکی از میادین نفتی ایران با روش برنامه ریزی ژنتیک ارائه شده است. در مدل ارائه شده، نرخ نفوذمته تابعی از 11 پارامتر موثر گزارش شده در مستر لاگ حفاری و لاگ صوتی شامل وزن روی مته، سرعت چرخش مته، مساحت کل نازل‌ها، وزن گل، نقطه واروی گل، هرزروی سیال و زمان عبور صوت بدست آمد. برای ارزیابی مدل پیشنهادی، پارامترهای آماری شامل جذر میانگین مربعات خطا (RMSD)، مجذور ضریب همبستگی (R2) و میانگین مطلق خطای نسبی (AARD )محاسبه شدند. اعتبار سنجی مدل با استفاده از داده‌های واقعی میدان نشان داد که مدل ارائه شده جهت پیش‌بینی نرخ نفوذ مته دقیق بوده و می‌تواند اطلاعات مفیدی حین عملیات حفاری در دسترس قرار دهد. مقادیر بدست آمده برای مجذور ضریب همبستگی و جذر میانگین مربعات خطا نشان دهنده قابل اطمینان بودن مدل هستند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

Abooali, D., Khamehchi, E. 2014. Estimation of dynamic viscosity of natural gas based on genetic programming methodology. Journal of Natural Gas Science and Engineering 21: 1025-1031.
Abooali, D., Khamehchi, E. 2016. Toward predictive models for estimation of bubble-point pressure and formation volume factor of crude oil using an intelligent approach. Brazilian Journal of Chemical Engineering 33: 1083–1090.
Arabjamaloei, R., Shadizadeh, S. 2011. Modeling and Optimizing Rate of Penetration Using Intelligent Systems in an Iranian Southern Oil Field (Ahwaz OilField). Petroleum Science and Technology 29: 1637–1648.
Bahari A., Baradaran Seyed A. 2009. Drilling cost optimization in a hydrocarbon field by combination of comparative and mathematical method. Petroleum Science 6(4): 451–463.
Bourgoyne, A.T., Young, F.S. 1974. A Multiple Regression Approach to Optimal Drilling and Abnormal Pressure Detection. Society of Petroleum Engineers Journal 14: 371-384.
Bourgoyne A.T., Millheim K.K, Chenevert M.E., Young Jr F.S. 1991. Applied Drilling Engineering. Richardson, TX: SPE Textbook Series.
Cheraghi Seifabad M., Ehteshami P. 2013. Estimating the drilling rate in Ahvaz oil field. J Petrol Explor Prod Technol 3:169–173.
Galle, E. M., Woods, H.B. 1963. Best Constant Weight and Rotary Speed for Rotary Rock Bits. New York: American Petroleum Institute.
Guria C., Goli K.K., Pathak A.K. 2014. Multi-objective optimization of oil well drilling using elitist non-dominated sorting genetic algorithm. Petroleum Science 11(1): 97–110.
Kaiser M.J. 2007. A Survey of drilling cost and complexity estimation models. Int. J. Petroleum Science and Technology 1: 1-22.
Kexiong W., Laibin Z., Hongwei J. 2007. Relationship between formation water rate, equivalent penetration rate and volume flow rate of air in air drilling. Petroleum Science 4(4): 62-65.
Kia, S.M. 2012. Genetic Algorithms in MATLAB. Tehran: Kian publication.
Koza, J.R. (1992) Genetic Programming: on the Programming of Computers by Means of Natural Selection. MIT Press, Cambridge.
Masseron J. 1990. Petroleum Economics (4th ed.). Paris: Editions Technip.
Mechem, O.E., Fullerton, H.B.Jr. 1965. Computers invade the rig floor. Oil and Gas Journal.
Miska, S., Ziaja, M.B. 1982. Mathematical Model of the Diamond Bit Drilling Process and Its Practical Application. Annual Fall Meeting of the Society of Petroleum Engineers of AIME.
Mitchell B.J. 1992. Advanced Oil Well Drilling Engineering Handbook and Computer Programs (9th ed.). Dallas, TX: SPE Textbook Series.
Monazami, M., Hashemi, A. Shahbazian, M., 2012. Drilling rate of penetration prediction using artificial neural network: a case study of one of Iranian southern oil fields. Electronic Scientific Journal, Oil and Gas Business 6: 21-31.
Moradi, H., Bahari, M.H., Naghibi Sistani, M.B., Bahari, A. 2010. Drilling rate prediction using an innovative soft computing approach, Scientific Research and Essays 5(13): 1583-1588.
Morrison, G.A., Searson, D.P. Willis, M.J., 2010. Using genetic programming to evolve a team of data classifiers. International Journal of Computer and Information Engineering 4(12): 1815-1818.
Rahimzadeh, H., Mostofi, M., and Hashemi, A. 2011. A New Method for Determining Bourgoyne and Young Penetration Rate Model Constants. Petroleum Science and Technology 29: 886–897.
Reza, M.R., Alcocer, C.F. A Unique Computer Simulation Model Well Drilling: Part I - The Reza Drilling Model., Paper SPE 15108 presented at the SPE 56th California Regional Meeting of SPE, 2-4 April 1986, Oakland, CA, USA.
Searson D.P., Leahy D.E., Willis M.J. 2011. Predicting the Toxicity of Chemical Compounds Using GPTIPS: A Free Genetic Programming Toolbox for MATLAB. In: Ao SI., Castillo O., Huang X., editors. Intelligent Control and Computer Engineering. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 70. Dordrecht: Springer.
Searson, D.P., Leahy, D.E. Willis, M.J., 2010. GPTIPS: an open source genetic programming toolbox for multigene symbolic regression.  IMECS, Hong Kong.
Zare, J., and Shadizadeh S.R. 2014. Managed Pressure Drilling to Increase Rate of Penetration and Reduce Formation Damage. Petroleum Science and Technology 32: 1833–1842.