Developing a Robust Surrogate Model of Chemical Flooding Based on the Artificial Neural Network for Enhanced Oil Recovery Implications

Application of chemical flooding in petroleum reservoirs turns into hot topic of the recent researches. Development strategies of the aforementioned technique are more robust and precise when we consider both economical points of view (net present value, NPV) and technical points of view (recovery factor, RF). In current study many attempts have been made to propose predictive model for estimation of efficiency of chemical flooding in oil reservoirs. To gain this end, a couple of swarm intelligence and artificial neural network (ANN) is employed. Also, lucrative and high precise chemical flooding data banks reported in previous attentions are utilized to test and validate proposed intelligent model. According to the mean square error (MSE), correlation coefficient, and average absolute relative deviation, the suggested swarm approach has acceptable reliability, integrity and robustness. Thus, the proposed intelligent model can be considered as an alternative model to predict the efficiency of chemical flooding in oil reservoir when the required experimental data are not available or accessible

Проблемы геологии и освоения недр. Т. 2

В сборнике отражены проблемы палеонтологии, стратиграфии, тектоники, исторической и региональной геологии, минералогии, геохимии, петрологии, литологии, полезных ископаемых, металлогении, гидрогеологии, гидрогеохимии, инженерной геологии, геофизики, нефтяной геологии, геоинформационных систем в геологии, разработки нефтяных и газовых месторождений, переработки углеводородного и минерального сырья, нефтегазопромыслового оборудования, бурения нефтяных и газовых скважин, техники и технологии разведки и добычи, транспорта и хранения нефти и газа, горного дела, технологии и техники разведки месторождений полезных ископаемых, геоэкологии, гидрогеоэкологии, охраны и инженерной защиты окружающей среды, комплексного использования минерального сырья, землеустройства, экономики минерального сырья и горного права