Modelling rate of penetration in drilling operations using RBF, MLP, LSSVM, and DT models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the most important problems that the drilling industry faces is drilling cost. Many factors affect the cost of drilling. Increasing drilling time has a significant role in increasing drilling costs. One of the solutions to reduce drilling time is to optimize the drilling rate. Drilling wells at the optimum time will reduce the time and thus reduce the cost of drilling. The drilling rate depends on different factors, some of which are controllable and some are uncontrollable. In this study, several smart models and a correlation were proposed to predict the rate of penetration (ROP) which is very important for planning a drilling operation. 5040 real data points from a field in the South of Iran have been used. The ROP was modelled using Radial Basis Function, Decision Tree (DT), Least Square Vector Machine (LSSVM), and Multilayer Perceptron (MLP). Bayesian Regularization Algorithm (BRA), Scaled Conjugate Gradient Algorithm and Levenberg–Marquardt Algorithm were employed to train MLP and Gradient Boosting (GB) was used for DT. To evaluate the accuracy of the developed models, both graphical and statistical techniques were used. The results showed that DT-GB model with an R 2 of 0.977, has the best performance, followed by LSSVM and MLP-BRA with R 2 of 0.971 and 0.969, respectively. Aside from that, the proposed empirical correlation has an acceptable accuracy in spite of simplicity. Moreover, sensitivity analysis illustrated that depth and pump pressure have the highest effects on ROP. In addition, the leverage approach approved that the developed DT-GB model is valid statistically and about 1% of the data are suspected or out of the applicability domain of the model.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».