Artificial Neural Networks for Optimization of Natural Gas Flow Through Surface Well Chokes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optimizing natural gas flow through surface well chokes is critical for maximizing production efficiency and ensuring reservoir integrity. Traditional methods, such as empirical correlations and mechanistic models, often struggle to accurately predict flow rates due to the nonlinear and dynamic nature of gas flow. This paper explores the application of artificial neural networks (ANNs) as a data-driven approach to optimize gas flow through surface well chokes, empirical equation was also developed based on the optimized ANNs model. The ANN model was trained using a comprehensive dataset and then validated against unseen data. The results demonstrate that the ANNs model accurately predicted the gas flow rate for the training data. Additionally, the trained ANNs model was used to derive a predictive equation that can be applied in real-time operations, providing accurate and reliable recommendations for choke settings. The gas flowrate was predicted for the validation data set using the developed equation with a high accuracy, the average absolute percentage error was only 3.77% and the room mean square error was 0.28 MMscf/day. This extracted equation, derived from the ANN model, offers a practical tool for field engineers, enabling them to make informed decisions to optimize natural gas flow. This study highlights the potential of ANNs to enhance the optimization of natural gas production processes, offering a robust alternative to traditional methods. The findings suggest that integrating ANNs-based model and equation into well management practices can lead to significant improvements in operational efficiency and economic outcomes, marking a step forward in the digital transformation of the oil and gas industry.
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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 | 0,000 | 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 ».