Analyse et modélisation de la vitesse d’avancement de l’outil de forage "PDC #M323" par le modèle réseau de neurones artificiels : cas du puits "HRC 60"

Abstract

L’objectif de forage pétrolier est d’atteindre la cible dans les meilleures conditions possibles, avec un prix le plus bas possible et une qualité maximale toute en respectant les aspects sécuritaires. Dans cette étude une modélisation a été faite pour prédire la vitesse d’avancement (ROP) en fonction de : poids sur l’outil (WOB), la vitesse de rotation (RPM), le torque et le débit à l'aide de Technique du réseau de neurones (ANN) grâce à logiciel de calcul mathématique MATLAB. Un réseau neuronal de rétro-propagation de trois couches avec une architecture (4-10-1) est utilisée pour le traitement des données et pour tester et comparer le ROP Par ANN. Autres modèles de la vitesse d’avancement (Moore, Bingham et d’Eckel) ont également été réalisée avec les mêmes ensembles de données de ANN. Les résultats ont été comparés selon le coefficient de détermination (R2) entre les valeurs expérimentales et calculés de ROP.