Machine learning models to predict bottom hole pressure in multi‐phase flow in vertical oil production wells
Notice bibliographique
Résumé
The precise estimation of a pressure drop in vertical multiphase flowing oil wells plays a crucial role in designing robust production facilities and evaluating optimum production plans. A significant amount of research has been conducted on determining a pressure drop via calculating the bottom hole pressure (BHP); these different methods as well as numerical, analytical, semi‐analytical, and empirical correlations can be used for doing this task. Unfortunately, most of those correlations are unable to provide reasonable precision when calculating BHP and, consequently, improvements are still required. To predict BHP in vertical wells, several hybrids of meta‐heuristic optimization methods and a bio‐inspired connectionist approach, i.e., artificial neural network (ANN), are employed. The main goal of these optimization algorithms is to optimize the parameters of the ANN models, i.e., weights and biases, to improve their performance. Based on the obtained outputs and various robustness indexes, a hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization (HGAPSO) is highly precise and has a maximum of 10 % error compared to measured pressure data. The results of this work reveal the capability of those hybrid connectionist models for predicting the BHP of multi‐phase flow in vertical wells; these results demonstrate the promising use of connectionist methods in commercial production software in the near future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».