تشخیص عیوب در سیستم های خط لوله
چالش
خطوط لوله مقرون به صرفه ترین و کارآمدترین وسیله حمل و نقل نفت و گاز طبیعی در فواصل طولانی در محیط های مختلف هستند، اما در معر ض خوردگی و تخریب قرار دارند. حوادث خط لوله منجر به خسارات اقتصا دی هنگفت و همچنین اثرات زیست محیطی فاجعه بار مانند نشت نفت میشود. خطرات طبیعی، مکان یکی، عملیاتی، خوردگی و فعالیت های شخص ثالث محتمل ترین علل شکست خط لوله نفت هستند.
راه حل
یک مدل یادگیری ماشینی و یا شبکه عصبی برای مکان یابی و تشخیص نشتی در خطوط لوله گاز مایع بر اساس فشار و دبی جریان در ورودی وخروجی خط لوله
پیشبینی خطاهای ESP با استفاده از رویکرد PCA
چالش
پمپ شناور الکتریکی به طور گسترده ای برای بالابر مصنوعی استفاده می شود، و این امر برای اطمینان از ادامه تولید نفت از چاه ها بسیار مهم است. تخمین زده می شود که خرابی ESP منجر به از بین رفتن یا تاخیر تولید صدها میلیون بشکه نفت در سال می شود .
راه حل
یک رویکرد تحلیل مؤلفه اصلی برای تشخیص خرابی های ESP و پیش بینی عمر مفید باقی مانده تجهیزات قبل از خرابی با استفاده از داده های تاریخی کامل استفاده می شود. اقدامات پیشگیرانه می تواند تأثیر اقتصاد ی قابل توجهی داشته باشد .
بهینه سازی فرآیندهای Gas lift
چالش
هدف: فشار هیدرواستاتیک روی ستون سیال زیر فشار سیال در سازند مخزن کاهش یابد .
راه حل
استفاده از ANN و GA برای پیشبینی کارایی فرآیندهای Gas lift طولانی مدت. استفاده از GA برای بهینه سازی مسئله تخصیص Gas lift با در نظر گرفتن پدیده ناپایداری به عنوان یک محدودیت از تکنیک SVM بر ای بهینه سازی فرآیند Gas lift طبیعی استفاده کنید.
بهینه سازی طرح توسعه میدان نفتی
چالش
ارزیابی عملکرد طرح توسعه میدان نفتی با یک شاخص تولید به دلیل تأثیر متقابل شاخص های فنی، اقتصادی و اجتماعی در تعدیل و بهینه سازی آن طرح چالش برانگیز است .
راه حل
کاربردهای هوش مصنوعی در توسعه بهینه سازی طرح عمدتاً تولید یا نرخ آن را با در نظر گرفتن عوامل اقتصادی بهبود میبخشد. بیشترین روش مورد استفاده برای بهینه سازی طرح توسعه میدان نفتی، شبکه عصبی مصنوعی و مدل های الگوریتم ژنتیک است که ترکیبی از پیشینه زمین شناسی، تطابق تاریخی، پایش پویا و سود اقتصادی است.
پیش بینی طول عمر – ESP
چالش
تعمیرات پمپ شناور الکتریکی یک مسئله پرهزینه است عوامل کلیدی خرابی ESP را شناسایی کنید و تعیین کنید که آیا آنها می توانند طول عمر ESP را به طور دقیق پیش بینی کنند .
راه حل
استفاده از تکنیک های مدل پیشبینی مانند رگرسیون خطی، درخت های تصمیم گیری و جنگل های تصادفی با کارایی بالا (HP Forest) .بهترین مدل پیشبینی مدل HP Forest است که میتواند طول عمر ESP را در حدود پنج روز پیش بینی کند.مهمترین متغیرهای مهم هنگام پیشبینی طول عمر ESP معیاره ای مربوط به خاموش شدن ESP است .