Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie
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Item Optimisation du «ROP» en utilisant les techniques d’apprentissage automatique : cas d’une boue à base d’eau haute performance(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2024) Doumane, Hamza; Toumi, Mohamed Ibrahim; Azril, Nadjet (Promoteur)Pendant des décennies, les puits pétroliers ont été forés en utilisant une boue à base d'eau conventionnelle « WBM » dans la section supérieure et des systèmes de boue à base d'huile « OBM » dans les autres sections du puits. La conception standard du puits générant des coûts élevés d'élimination des déchets à terre el en mer, notamment en ce qui concerne les déchets d'OBM. Dans le cadre de la stratégie d'amélioration environnementale, l'équipe de l'opérateur et du fouisseur de fluides a identifié des économies potentielles significatives en matière de coûts d'élimination pour un essai à terre. L'utilisation d'un système « WBM » pour le forage des sections supérieures ainsi que des sections inférieures pourrait entraîner des économies de coûts grâce à la réduction de la dilution du fluide de la section supérieure ainsi qu'à une réduction des couts d'élimination des déchets. Un système de boue à base d'eau à haute performance « HPWBM » avec des performances similaires à un système « OBM » a été propose dans le cadre d'un essai pour démontrer ces économies potentielles de coûts d'élimination pour un puits à terre. L'essai sur le terrain a été un grand succès par rapport aux systèmes et méthodologies de fluides conventionnels.Item Prédiction intelligente des coincements en utilisant les algorithmes de l’apprentissage automatique(Université M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2022) Alalouche, Wassim; Chalah, Nina; Azril, Nadjet (Promoteur)De nos jours, avec la croissance exponentielle du niveau de difficulté des défis rencontrés quotidiennement par l’industrie du pétrole et du gaz et avec la croissance parallèle de la demande énergétique mondiale. La nécessité de l’optimisation des processus ne peut être suffisamment accentuée, alors que la récente tendance à l’automatisation modifie fondamentalement la façon dont la plupart des processus industriels sont menés. L’industrie du pétrole et du gaz s’adapte à son tour à ces changements, avec l’émergence de solutions numériques et d’équipements améliorés grâce à la puissance de l’analyse des données et de l’intelligence artificielle. Le présent travail a porté sur un problème fréquemment rencontré durant le forage dans le monde entier qui est les coincements des garnitures, Malgré toutes les précautions prises il reste parmi les problèmes majeurs qui constituent un grand obstacle pour la poursuite du forage et qui conduit à une perte en temps et d’argent considérable. Dans ce travail une nouvelle approche consiste à prédire l’occurrence les coincements en utilisant les Techniques de l’intelligence artificielle, plus particulièrement l’apprentissage automatique. Avant que le phénomène se met en place, Pour arriver à cette fin, en premier temps nous allons acquis, préparer, nettoyer et filtrer le data RTOM appuyé avec les rapports journaliers de forage (DDRs) et les rapports finaux (FWRs) de 30 puits dans une région (α) du Sud Algérien, Puis nous allons enchaîné avec la modélisation, en utilisant le langage “Python” plusieurs modèles (7 au total) sur 75% du data et les allons testé avec les 25% restants. Nous validerons le meilleur modèle ayant obtenu les meilleurs scores (Accuracy, Precision, Recall et f1-Score) avec un data de validation. Par ailleurs nous estimerons la probabilité d’occurrence des coincements en temps réel en utilisant les paramètres RTOM.