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Etude de quelques problèmes inverses en génie pétrolier : application aux well tests
(Universite M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2024) Saifi, Redha; Zeraibi, Noureddine(Directeur de thèse)
Ce travail pr´esente une approche bas´ee sur l’application d’un pr´edicteur agr´eg´e form´e par plusieurs versions d’un r´eseau neuronal multicouche avec un algorithme d’optimisation de r´etro-propagation pour nous aider `a obtenir une liste de mod`eles les plus appropri´es d’interpr´etation de test de puits et ce pour un ensemble donn´e de pression./ donn´ees de production. La m´ethodologie retenue pour ce travail se d´ecompose en trois ´etapes : 1. R´eduction de la dimension des donn´ees pour r´eduire le nombre des variables input de la couche d’entr´ee dans le r´eseau de neurones artificiels, 2. R´epliques bootstrap de l’ensemble d’apprentissage o`u les donn´ees sont ´echantillonn´e `a plusieurs reprises avec une division al´eatoire des donn´ees en ensembles de trains afin de les utiliser comme nouveaux ensembles d’apprentissage, et 3. Identification automatique du mod`ele de r´eservoir via un pr´edicteur agr´eg´e form´e par un vote de pluralit´e lors de la pr´ediction d’une nouvelle classe. L’ensemble de donn´ees de formation et de test requis a ´et´e g´en´er´e `a l’aide de mod`eles de solution analytique. Dans notre cas, 600 ´echantillons ont ´et´e utilis´es : 300 pour l’apprentissage, 100 pour la validation crois´ee et 200 pour les tests. Diff´erentes structures de r´eseau ont ´et´e test´ees au cours de cette ´etude pour arriver `a une conception de r´eseau optimale. Nous remarquons que la m´ethodologie de r´eseau unique entraˆ?ne toujours une confusion dans la s´election du mod`ele correct. Nous remarquons ´egalement que la r´eduction des dimensions des donn´ees est une strat´egie efficace pour r´eduire le nombre de caract´eristiques d’entr´ee, simplifier la structure du r´eseau et r´eduire le temps de formation de l’ANN. Les r´esultats obtenus montrent que l’approche propos´ee offre une meilleures performances lors de la pr´ediction de nouvelles donn´ees avec un coefficient de corr´elation environ ´egal `a 95% Par rapport `a une approche classique qui est de 80%, la combinaison la technique de r´eduction de dimension est plus stable car elle permet d’atteindre le mˆeme objectif avec moins d’effort. L’approche propos´ee se montre comme un outil de classification avec une rigueur math´ematique et une pr´ecision int´eressante et de ce fait elle peut ˆetre g´en´eralis´ee `a l’´etude d’autres probl`emes semblables
Adaptation et développement des modèles SRM pour la simulation et l’optimisation des réservoirs fracturés
(Universite M'Hamed Bougara : Faculté des hydrocarbures et de la chimie, 2021) Redouane, Kheireddine; Zeraibi, Noureddine(Directeur de thèse)
La conception d’un plan de développement d’un réservoir fracturé est un problème ardu nécessitant l’utilisation de la simulation numérique pour la résolution et le traitement des modèles représentants le processus physique du système. Ces modèles reposent principalement sur un ensemble d’équations différentielles et intégrales non linéaires dont la solution même numérique est trop chronophage. Le but de cette thèse consiste en le développement d’un outil d’aide à la prise de décision basé sur les techniques d’intelligences artificielles et les algorithmes évolutionnaires pour faciliter la simulation des réservoirs fracturés afin d’optimiser leurs stratégies de développement/management à moindre cout. Pour atteindre notre objectif, nous développons dans un premier temps une stratégie d’optimisation auto-adaptative robuste multidisciplinaire qui utilise les modèles Surrogates et les algorithmes évolutionnaires pour non seulement fournir une approximation aux modèles de simulation avec un temps de réponse d’ordre de seconde, mais aussi pour faciliter la tâche d’optimisation globale de ce problème combinatoire de développement des réservoirs fracturés. Afin d’augmenter la précision de l’approche développée, nous proposons une procédure originale d’enrichissement via les plans d’expériences adaptatifs, qui sert ainsi à améliorer le pouvoir émulatif des modèles Surrogate particulièrement dans les zones pouvant contenir l’optimum de problème. Cette approche est couplée à une stratégie innovante d’articulation et de traitement des contraintes qui se présente aussi comme une clé pour automatiser la procédure d’optimisation et définir la forme générale de Framework élaboré qu’on appelle ASRM « Adpatative Surrogate Reservoir Model ». Le Framework développé est appliqué à : 1. L’optimisation des fonctions test complexes 2. L’étude d’un réservoir Benchmark Off-Shor. 3. L’étude et la mise en oeuvre sur un projet réel d’emplacement des puits directionnels sur un réservoir non-conventionnel fracturé d’un champ mature situé à Hassi-Massoud, Algérie. Les résultats ont permis de montrer la validité de la démarche ainsi que l’efficacité de la méthode ASRM pour une application dans un cadre industriel

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