Estimation of Cuttings Concentration and Frictional Pressure Losses using Data Driven Models

Sondaj operasyonlarında kuyu dibi basıncının hassas bir şekilde tespiti, operasyonların emniyeti ve operasyonlarla doğrudan ilişkili birtakım mühendislik tasarımları açısından kritik bir öneme sahiptir. Kuyu dibi basıncı, “eşdeğer sirkülasyon yoğunluğu” (equivalent circulating density) değerinin doğru bir şekilde hesaplanması suretiyle tespit edilebilir. Ancak, eşdeğer sirkülasyon yoğunluğu, içiçe borulardaki halkasal yapının geometrik özelliklerine, dizinin kuyu içerisindeki pozisyonuna, dizinin dönüş hızına, akışkanın özelliklerine, dizinin burkulma nedeniyle meydana gelen geometrik değişimine bağlı davranmaktadır. O halde, eşdeğer sirkülasyon yoğunluğunun hassas ve doğru bir şekilde hesaplanabilmesi için yukarıda bahsi geçen unsurların gözönüne alındığı bir model veya yöntem gerekmektedir. Bu çalışmada, eşdeğer sirkülasyon yoğunluğunu hesaplamak için üç parametreli reolojik akışkan modeli temel alınarak; dizinin dönüş hızı, dizinin eksantrik pozisyonu ve dizinin burkulma-bükülme davranışı da dikkate alınarak bir model oluşturulmuştur. Bunun yanında, problemin karmaşıklığı da gözönünde bulundurularak, iki farklı yapay zeka modeli (yapay sinir ağları (neural networks) ve Rastgele Orman (Random Forest) oluşturulmuştur. Böylece, fiziksel ve mekanistik temele dayalı bir modelle, tamamen veriye dayalı iki modeli karşılaştırma imkanı doğmuştur. Ayrıca, literatürde bulunan ve konu ile doğrudan ilgili deneysel sonuçlar derlenmiştir, ki bu verilerin bir kısmı yapay zeka modellerinin “eğitilmesi” (training) amacıyla kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, modellerin performanslarının karşılaştırılması açısından da kritik bir öneme sahiptir. Yapay Sinir ağları ve Rastgele Orman modelleri, hem verilerin doğrudan kullanılması, hem de boyutsal analiz (dimensional analysis) tekniği ile elde edilen boyutsuz grupların kullanılması yöntemiyle eğitilmiştir, ve her iki yöntem de birbiriyle kıyaslanmıştır. Yapılan analizde, verilerin doğrudan kullanıldığı modeller, boyutsal analiz yöntemi kullanılarak eğitilen modellerden daha iyi performans göstermiştir. Ayrıca, deneysel sonuçlarla kıyaslandığında, yapay zeka modelleri kullanılarak elde edilen sonuçların, mekanistik model kullanılarak elde edilen sonuçlara göre daha iyi performans gösterdiği saptanmıştır. Son yıllarda veriye dayalı modellerin kullanımının yaygınlaşması, teknolojik gelişmelerin veriye dayalı yöntemlerin daha hızlı ve başarılı şekilde uygulanabilirliğini sağlaması, birçok alanda mekanistik veya analitik modellere kıyasla daha başarılı performans göstermeleri de dikkate alındığında, bu çalışmadan elde edilen sonuçlar da benzer bir yönü işaret etmiştir.Petrol Mühendisleri Odas

Estimation of Hardgrove grindability index of Turkish coals by neural networks

In this research, different techniques for the estimation of coal HGI values are studied. Data from 163 sub-bituminous coals from Turkey are used by featuring I I coal parameters, which include proximate analysis, group maceral analysis and rank. Nonlinear regression and neural network techniques are used for predicting the HGI values for the specified coal parameters. Results indicate that a hybrid network which is a combination of 4 separate neural networks gave the most accurate HGI prediction and all of the neural network models, outperformed non-linear regression in the estimation process

Support Vector Regression and Computational Fluid Dynamics Modeling of Newtonian and Non-Newtonian Fluids in Annulus With Pipe Rotation

The estimation of the pressure losses inside annulus during pipe rotation is one of the main concerns in various engineering professions. Pipe rotation is a considerable parameter affecting pressure losses in annulus during drilling. In this study, pressure losses of Newtonian and non-Newtonian fluids flowing through concentric horizontal annulus are predicted using computational fluid dynamics (CFD) and support vector regression (SVR). SVR and CFD results are compared with experimental data obtained from literature. The comparisons show that CFD model could predict frictional pressure gradient with an average absolute percent error less than 3.48% for Newtonian fluids and 19.5% for non-Newtonian fluids. SVR could predict frictional pressure gradient with an average absolute percent error less than 5.09% for Newtonian fluids and 5.98% for non-Newtonian fluids

Düşük basınçlı sondaj akışkanlarının karakterizasyonu köpüklü akış uygulamaları

Köpük, yüksek kesinti taşıyabilme, sıkıştırılabilme ve formasyon akışkanını kaldırabilme özelliklerinden dolayı en sık kullanılan düşük basınçlı sondaj akışkanlarından birisidir. Köpük reolojisi üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Araştırmacılar, köpük davranışını Power Law ve Bingham Plastik gibi daha önceden tanımlanmış modelleri ele alarak, köpük içerisindeki gaz oranının bir fonksiyonu olarak geleneksel yollardan incelemişlerdir. Ancak, kabarcık boyutu ve kabarcık deseninin köpük davranışında etkili olduğu da bilinmektedir. Köpük, değişik köpük yapıcı kimyasallar kullanıldığında, gaz miktarının aynı olduğu hallerde bile değişik reolojik davranışlar göstermektedir Bu nedenle kabarcık boyutunu ve desenini de dikkate alan daha kapsamlı bir köpük karekterizasyon modeli gereklidir. Görüntü analizi ve bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, kabarcık boyutu ve deseninin gözlemlenebilmesini mümkün kılmaktadır. Bu çalışmada, köpüğün reolojik tanımınının kabarcık boyutu ve desen etkilerini de dikkate alan daha kapsamlı bir model geliştirilmiştir. Analiz için ihtiyaç duyulan reolojik ve görüntü bilgileri, bu çalışma için oluşturulmuş olan ve farklı çaptaki dairesel borulardan meydana gelen bir düzenek yardımı ile elde edilmiştir. Gerek görüntü analizi teknikleri kullanılarak, gerekse hacim eşitleme prensibi kullanılarak hesaplanan duvardaki gerilme miktarları ± %20'lik bir hata payı ile tahmin edilebilmiştir. Sadece görüntü bilgisinin kullanılması ile köpük karakterizasyonunun doğru ve çabuk bir şekilde yapılabilineceğinin mümkün olduğu gözlemlenmiştir

Pressure drop estimation in horizontal annuli for liquid-gas 2 phase flow: Comparison of mechanistic models and computational intelligence techniques

Frictional pressure loss calculations and estimating the performance of cuttings transport during underbalanced drilling operations are more difficult due to the characteristics of multi-phase fluid flow inside the wellbore. In directional or horizontal wellbores, such calculations are becoming more complicated due to the inclined wellbore sections, since gravitational force components are required to be considered properly. Even though there are numerous studies performed on pressure drop estimation for multiphase flow in inclined pipes, not as many studies have been conducted for multiphase flow in annular geometries with eccentricity. In this study, the frictional pressure losses are examined thoroughly for liquid-gas multiphase flow in horizontal eccentric annulus. Pressure drop measurements for different liquid and gas flow rates are recorded. Using the experimental data, a mechanistic model based on the modification of Lockhart and Martinelli [18] is developed. Additionally, 4 different computational intelligence techniques (nearest neighbor, regression trees, multilayer perceptron and Support Vector Machines - SVM) are modeled and developed for pressure drop estimation. The results indicate that both mechanistic model and computational intelligence techniques estimated the frictional pressure losses successfully for the given flow conditions, when compared with the experimental results. It is also noted that the computational intelligence techniques performed slightly better than the mechanistic model. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved