पेट्रोलियम और पर्यावरण जैव प्रौद्योगिकी जर्नल

अमूर्त

मशीन लर्निंग मॉडल पर आधारित तेल और गैस कुओं के उत्पादन का पूर्वानुमान: वोल्वे फील्ड केस

मोरेनो मिलन

कुओं और जलाशय के पैमाने पर तेल और गैस उत्पादन प्रवाह दरों की भविष्यवाणी करने की वर्तमान तकनीकों में संख्यात्मक सिमुलेशन मॉडल के माध्यम से शास्त्रीय गिरावट वक्र विश्लेषण शामिल हैं। वर्तमान कार्य तेल और गैस उत्पादन प्रवाह दरों के पूर्वानुमान के लिए पारंपरिक तरीकों के विकल्प के रूप में निम्नलिखित मशीन लर्निंग मॉडल (एमएलएम) के उपयोग का प्रस्ताव करता है: रैखिक प्रतिगमन (एलआर), सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम), रैंडम फ़ॉरेस्ट (आरएफ), और एक कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (एएनएन)। इस प्रस्ताव का अनुप्रयोग नॉर्वेजियन महाद्वीपीय शेल्फ में स्थित वोल्वे क्षेत्र के कुओं में 8 वर्षों के दौरान दर्ज किए गए उत्पादन डेटा के आधार पर प्रदर्शित किया गया है। इस प्रकार, ऊपर उल्लिखित प्रत्येक एमएलएम के लाभों पर चर्चा की गई है, जो एक व्यावहारिक अनुभव के आधार पर निष्कर्ष निकालता है