Browsing by Author "Mayouf, Mansour (Promoteur)"

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    Prédiction du taux de pénétration (ROP) en forage directionnel par "Apprentissage Automatique" : étude de cas du puits "MDZ-802"
    (Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Hamidatou, Abdelkader; Mayouf, Mansour (Promoteur)
    Porte sur l’optimisation du taux de pénétration (ROP) dans le contexte spécifique du forage directionnel, où la prédiction du ROP demeure un défi en raison de la complexité et de la non-linéarité des paramètres géologiques, de forage et rhéologiques. Pour y répondre, trois modèles de régression issus de l’apprentissage automatique ont été appliqués : la régression linéaire, Random Forest et XGBoost. Après un prétraitement rigoureux des données, les modèles ont été évalués, et Random Forest a montré la meilleure performance avec un score R² de 0.8116. Les résultats mettent en évidence le potentiel de l’intelligence artificielle pour améliorer la prise de décision dans les opérations de forage directionnel.