Optimisation de «ROP» et «MSE» utilisant les algorithmes «META-HEURISTIQUES»

Abstract

L'Obtention du taux de pénétration maximal "ROP" est l'une des nombreuses techniques permettant de réduire les coûts et Le temps non productif dans le forage des puits. Cette étude a été développée en trois parties : tout d'abord, les données ont été sélectionnées et prétraitées. Dans la deuxième partie, cinq modèles d'apprentissage automatique (Forêt aléatoire, Gradient Boosting, Support Vector Regressor, Réseau de neurones et Ada Boost) ont été mis en œuvre pour créer un modèle de "ROP". Ensuite, une optimisation mono-objective du "ROP" et de l'énergie spécifique mécanique (MÉSE) a été réalisée en utilisant Îles algorithmes d'évolution différentielle (DE) et d'optimisation par essaim de particules (FSO). L'algorithme génétique de tri non domine Il (NSGA-Il) est ensuite utilisé pour l'optimisation multi-objectif avec le taux de pénétration et l'énergie spécifique mécanique comme objectifs d'optimisation. Les résultats de cette étude fournissent des informations précieuses sur l'application des modèles d'apprentissage automatique et des algorithmes d'optimisation dans l’industrie du forage, offrant une approche systématique pour améliorer l'efficacité du forage et réduire les coûts opérationnels.