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본 연구에서는 초크크기와 가스주입량을 조절함으로써 일반 유정이나 가스리프트가 적용된 유정에서 최적생산량을 산출할 수 있는 두 가지 인공신경망 모델을 개발하였다. 개발된 모델들의 입력자료는 용해가스-오일비, 물 생산 비율, 저류층압력, 초크크기 또는 가스주입량이고 출력자료는 정두압력과 오일 생산량으로 구성하였다. 먼저 육상 유정 시스템에 대하여 입력자료의 민감도 분석을 통해 각 변수의 범위를 결정하였고, 노달분석을 수행하여 초크크기 선정 모델에 1,715개, 가스주입량 선정 모델에 1,225개의 훈련자료를 각각 생성하였다. 동일한 저류층 자료에 대해 노달분석과 인공신경망 모델 결과를 비교해보면 두 모델 모두 결정계수 값이 0.99이상으로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되었다. 또한 초크크기 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 0.55%, 1.05%이고, 가스주입량 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 1.23%, 2.67%로 개발된 모델의 정확도가 높은 것으로 확인되었다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. 이론적 고찰
III. 인공신경망 모델 및 실험결과
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
[보고서] - Cramer, R. / 2012 / A measure of the digital oil fields status – Is it the end of the beginning
[학술지(정기간행물)] - 임정택 / 2014 / 디지털 오일필드 기술 분류 및 적용 사례 분석 / 한국자원공학회지 51 (5) : 750 ~ 756
[학술대회논문] - Al-Jasmi, A. / 2013 / A surveillance ‘Smart Flow’for intelligent digital production operations / SPE Digital Energy Conference and Exhibition
[단행본] - Guo, B. / 2007 / Petroleum Production Engineering A Computer-Assisted Approach / Gulf Professional Publishing : 182 ~
[단행본] - 김의중 / 2016 / 알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문 / 위키북스
[학술지(정기간행물)] - 임정택 / 2014 / 디지털 오일필드 기술 분류 및 적용 사례 분석 / 한국자원공학회지 51 (5) : 750 ~ 756
[학술대회논문] - Al-Jasmi, A. / 2013 / A surveillance ‘Smart Flow’for intelligent digital production operations / SPE Digital Energy Conference and Exhibition
[단행본] - Guo, B. / 2007 / Petroleum Production Engineering A Computer-Assisted Approach / Gulf Professional Publishing : 182 ~
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