Application des réseaux de neurones artificiels pour la prédiction du "ROP" dans les forages en "UBD" dans le champ de Hassi Messaoud

dc.contributor.authorBellache, Kamel
dc.contributor.authorSahli, Nadjib
dc.contributor.authorBenyounes, Khaled (Promoteur)
dc.date.accessioned2022-06-13T09:46:51Z
dc.date.available2022-06-13T09:46:51Z
dc.date.issued2016
dc.description132 p. : ill. ; 30 cmen_US
dc.description.abstractDepuis 1990, le forage en UBD et en MPD sont devenu des alternatives plus utilisés que le forage conventionnel. Les nouvelles techniques offrent plusieurs avantages comme un taux de pénétration plus grand ; éviter l’endommagement de formation et de bénéficier de la production pendant le forage, mais aussi cette technique présente des inconvénients comme le risque de venues au cours de ces opérations qui n’est pas encore pleinement compris. L'objectif principal de la première partie de cette étude est d'évaluer et de comprendre le comportement du taux de pénétration pendant le forage du réservoir du puits ONIZ # 40. Weatherford en association avec la supervision de Sonatrach fond une équipe de travail remarquable et atteignent le but qui est d'augmenter la production de pétrole même dans certains réservoirs avec une pression appauvrie et un endommagement des formations non consolidées (sensibles). L'objectif de notre étude c’est de proposer un outil informatique de modélisation afin d'analyser et de prédire le taux de pénétration, ce logiciel nous aide aussi à approuver la relation Entre le ROP et les paramètres de forage en utilisant le réseau de neurones artificiel de STATISTICA.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-boumerdes.dz/handle/123456789/9388
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité M’Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie
dc.subjectGisements pétrolifères, Étude desen_US
dc.subjectGisements pétrolifères : Hassi Messaoud (Ouargla)en_US
dc.subjectUnder balance Drilling (UBD)en_US
dc.subjectRéseaux neuronaux (informatique)en_US
dc.subjectForageen_US
dc.titleApplication des réseaux de neurones artificiels pour la prédiction du "ROP" dans les forages en "UBD" dans le champ de Hassi Messaouden_US
dc.typeThesisen_US

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