Analysis Of Gas Production Data Via An Intelligent Model: Application Natural Gas Production
Notice bibliographique
Résumé
Summary Estimation of natural gas reserves and forecasting future gas production throughout gas reservoirs is a critical issue for upstream experts. One of the practical approaches for defeating the aforementioned obstacle is decline curve analysis (DCA) which is a mathematical based approach to coordinate actual gas production rates of group of wells, individual wells, or reservoirs with proper function in order to forecast the efficiency of the production in future with the aim of extrapolation of the fitted decline function. Accordingly, applying robust predictive models in this area is of great interest in a gas production system. The current study demonstrates the framework for applying the predictive approach based on coupling artificial neural network and swarm optimization to estimate initial decline rate and cumulative gas production. Particle swarm optimization (PSO) was employed to choose and optimize weights and biases of a neural network which are embedded in PSO-ANN model. Utilization of this model showed high competence of the applied model in terms of coefficient of determination (R2) of 0.9865 and 0.9955, mean squared error (MSE) of 0.00013 and 2.4618 from experimental values for forecasted cumulative gas production and initial decline rate, correspondingly. Executing the suggested model is quite precise and user-friendly to determine the initial decline rate and cumulative gas production with negligible uncertainty. Petroleum experts can easily evolve their own software or program to determine gas reserves and production efficiency in reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».