Publisher

UIRUIR

Journal Journal of Earth Energy EngineeringJournal of Earth Energy Engineering Abstract

Penerapan kecerdasan buatan untuk memprediksi akurasi laju penetrasi (ROP) sangat penting dalam mengoptimalkan parameter pengeboran dan meningkatkan ROP selama pengeboran. Pengeboran lambat mengacu pada laju penetrasi (ROP) yang tidak pada tingkat yang diinginkan dan menarik dalam operasi pengeboran. ROP menggambarkan kecepatan bor bit menembus batuan dasar untuk memperdalam lubang bor karena secara langsung mengendalikan kecepatan dan efisiensi pengeboran, pada akhirnya mempengaruhi biaya pengembangan. Selain itu, ROP menunjukkan seberapa cepat bit bor mengebor formasi dan menangkap kecepatan atau pergerakan bit bor saat memecah batuan, dan dalam satuan lapangan, dikenal sebagai kaki/jam.

Conclusion

Dalam penelitian ini, kami mengembangkan metodologi untuk memprediksi ROP menggunakan teknik machine learning.Model ini mengambil data pengeboran secara berurutan, memprediksi ROP secara terus-menerus, dan mencapai hasil prediksi ROP yang lebih baik.Dalam hal ini, Hole Depth (ft), weight on bit (klbf), Rotation per minute (RPM), Torque (lbft), Hook Load (lbf), dan Standpipe Pressure (psig) menunjukkan pengaruh yang signifikan dalam menjaga ROP pada tingkat yang tinggi.Kemudian, gunakan model prediksi PSO-LSSVM untuk memprediksi.Seperti yang kita lihat, R2=0,83 dan R=0,91 dalam ROP train, R2=0,70 dan R=0,84 dalam ROP test, menunjukkan bahwa akurasi prediksi tinggi karena RMSE, MAE, dan MSE yang lebih kecil menunjukkan model prediksi yang lebih baik.

Future Research

Saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan antara lain: . 1. Menganalisis dan membandingkan kinerja model PSO-LSSVM dengan metode prediksi ROP lainnya, seperti RBF, MLP, dan DT, untuk menentukan keunggulan dan kelemahan masing-masing metode dalam berbagai skenario pengeboran.. 2. Mengembangkan model prediksi ROP yang lebih akurat dengan menggabungkan berbagai algoritma machine learning dan teknik optimisasi, seperti PSO, Bayesian optimization, dan random forest, untuk meningkatkan kemampuan pencarian dan konvergensi model.. 3. Menerapkan model prediksi ROP yang dikembangkan dalam penelitian ini ke berbagai formasi geologi dan kondisi operasi pengeboran yang berbeda, untuk menguji kehandalan dan generalisasi model dalam berbagai skenario nyata.

References

1. Client Challenge. client challenge javascript disabled browser please enable proceed required part site... link.springer.com/article/10.1007/s13369-017-3022-0Client Challenge client challenge javascript disabled browser please enable proceed required part site link springer article 10 1007 s13369 017 3022 0
2. Client Challenge. client challenge javascript disabled browser please enable proceed required part site... doi.org/10.1007/s13202-021-01394-wClient Challenge client challenge javascript disabled browser please enable proceed required part site doi 10 1007 s13202 021 01394 w
3. Optimized support vector regression for drillingrate of p.... optimized support vector regression drillingrate... degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/geo-2015-0054/htmlOptimized support vector regression for drillingrate of p optimized support vector regression drillingrate degruyterbrill document doi 10 1515 geo 2015 0054 html
4. Client Challenge. client challenge javascript disabled browser please enable proceed required part site... doi.org/10.1007/978-1-4842-6094-4_1Client Challenge client challenge javascript disabled browser please enable proceed required part site doi 10 1007 978 1 4842 6094 4 1

Metadata

File size	1.04 MB
Pages	8
DMCA	Report