به‌کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تشکیل امولسیون اسید و نفت در آزمایش‌های استاتیک اسیدکاری با استفاده از بانک اطلاعات ترکیبی

Abstract

در طول مدت بهره‌برداری از مخازن نفتی، معمولاً نواحی نزدیک به دیواره‌ چاه به دلایل مختلفی همچون جابه‌جایی ذرات سازندی، تورم رس و موارد دیگر در معرض آسیب‌های مختلف قرار گرفته و نرخ تولید/تزریق از آن‌ها به‌شدت کاهش می‌یابد. یکی از پرکاربردترین روش‌های انگیزش چاه برای رفع این آسیب‌های سازندی روش اسیدکاری است که در طی آن اسید و مواد شیمیایی ( افزایه‌ها) به داخل سازند تزریق می‌شوند تا با انحلال سنگ در سازندهای کربناته تراوایی سازند را افزایش دهند. با این وجود، عدم بررسی آزمایشگاهی سازگاری سیالات تزریقی با سیالات سازندی در مرحله طراحی می‌تواند منجر به ایجاد آسیب‌های القائی همچون تشکیل امولسیون اسید در نفت شود. آزمایش‌های آزمایشگاهی که به‌منظور بررسی سازگاری سیالات مذکور و انتخاب سیالات تزریقی مناسب صورت می‌گیرند، زمان‌بر، پرهزینه و نیز از لحاظ ایمنی خطرناک می‌باشند. به همین منظور در این پژوهش سعی شده‌است تا نتایج اولیه آزمایش‌های امولسیونی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر داده و در زمان کوتاه‌تر پیش‌بینی شوند. بنابراین داده‌های مؤثر بر نتایج این آزمایش‌ها، شامل متغیرهای نوع و غلظت اسید، افزایه‌های ضد امولسیون، ضد لخته، کاهنده کشش سطحی، کاهنده یون آهن و همچنین ویژگی‌های ۱۳ نوع نفت از مخازن مختلف مانند گرانروی، چگالی و غلظت یون فریک، جمع‌آوری و به‌عنوان ورودی‌های یک مجموعه داده ثبت شدند. سپس مدل‌های طبقه‌بندی نظارت‌شده شامل الگوریتم جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، پرسپترون چندلایه و تقویت گرادیان شدید جهت پیش‌بینی خروجی آزمایش‌های ضد امولسیون برروی مجموعه داده جمع‌آوری‌شده اعمال شدند. با توجه به کمبود داده‌های آزمایشگاهی از تکنیک آماری بیش نمونه‌گیری مصنوعی به منظور تولید نمونه داده‌ مصنوعی و بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی استفاده گردید. براساس نتایج به‌دست آمده، روش تقویت گرادیان شدید با پنج تخمین‌گر به‌ترتیب با مقادیر کوهن-کاپای 79/0 و 523/0 برای مجموعه داده‌های آموزش و آزمایش بهترین عمکرد را داشته است