Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một hệ thống hỗ trợ quyết định chuyên gia cho thiết kế axit hóa cát kết
Tóm tắt
Dựa trên các nguyên tắc cơ bản của hệ thống chuyên gia (ES) và hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS), chúng tôi đã phát triển một hệ thống tích hợp, hệ thống hỗ trợ quyết định chuyên gia (EDSS), để thiết kế và tối ưu hóa quy trình axit hóa cát kết. Hệ thống mới này kết hợp kiến thức của các mô hình ES với các mô hình DSS để tạo thuận lợi cho việc ra quyết định đối với hoạt động axit hóa cát kết theo cách định tính và định lượng; cách tiếp cận này đã củng cố đáng kể năng lực làm việc của hệ thống và mở rộng phạm vi áp dụng của nó. Bài viết này giới thiệu nguyên tắc thiết kế, cấu trúc hệ thống, các mô-đun chức năng, nhiều cơ sở, và quy trình phát triển của EDSS. Chúng tôi minh họa phương pháp biểu diễn kiến thức của chuyên gia, việc thiết lập cây quyết định kiến thức, và việc tạo ra các mô hình toán học định lượng hỗ trợ ra quyết định và quá trình suy diễn thông qua các phương pháp suy diễn khác nhau (dựa trên quy tắc so với dựa trên trường hợp). Những phương pháp và phương pháp này đã phối hợp cùng nhau để vận hành các mô-đun chức năng khác nhau cho việc suy diễn từ cả kiến thức lẫn tính toán. EDSS đã kết nối các yếu tố thiết kế khác nhau của công nghệ axit hóa. Một nghiên cứu trường hợp thực địa đã chứng minh rằng đề xuất do EDSS cung cấp rất hiệu quả.
Từ khóa
#Hệ thống hỗ trợ quyết định #axit hóa cát kết #hệ thống chuyên gia #tối ưu hóa thiết kế #mô hình toán học.Tài liệu tham khảo
Ali A, Garrouch, Haitham MS, Lababidi, Abdullah Ebrahim (2003) A novel expert system for multilateral well completion. In: Proceedings of the SPE Western Regional/AAPG Pacific Section Joint Meeting, Society of Petroleum Engineers, Long Beach, California
Ali A, Garrouch, Haitham MS, Lababidi, Abdullah (2004) A fuzzy expert system for the completion of multilateral wells. In: Proceedings of the IADC/SPE Asia Pacific Drilling Technology Conference and Exhibition, Society of Petroleum Engineers, Kuala Lumpur, Malaysia
Bergen JK, Hutter JE (1986) The Mudman Service—an artificial intelligence aid for drilling, drilling and production technology symposium., PD, vol. 4
Blackburn CR, Abel JC, Day R (1990) An expert system to design and evaluate matrix acidizing. SPE Comput Appl 2(6):15–17
Braunschweig BL (1990) Artificial intelligence in the petroleum world. Oil Gas Sci Technol 45(5):683–698
Carpenter C (2014) Acidizing a sandstone formation successfully in the Gulf of Cambay. J Petrol Technol 66(6):89–91
Chavane C, Perthuis HG (1992) A fluid selection expert system for matrix treatments. In: Proceedings of the European Petroleum Conference, Society of Petroleum Engineers, Cannes, France
Chiu TJ, Caudell EA, Wu FL (1992) Development of expert system to assist with complex fluid designs. SPE Comput Appl 5:18–20 1
Ebrahim AAS, Garrouch AA, Lababidi HMS (2014) Automating sandstone acidizing using a rule-based system. J Pet Explor Prod Technol 4(4):381–396
Enelamah UC, Akunna PO, Poitrenaud H (2003) Successful matrix acidizing: is guess work part of your design? Good engineering mitigates uncertainties. In: Proceedings of the Nigeria Annual International Conference and Exhibition, Society of Petroleum Engineers, Abuja, Nigeria
Fick G, Sprague RH (2013) Decision support systems: issues and challenges. Elsevier, Berlin
Giarratano JC, Riley G (1998) Expert systems. PWS Publishing Co., Boston
Haitham MS, Lababidi AA, Garrouch, Mohammad A, Fahim (2002) An expert system for predicting asphaltene deposition. In: Proceedings of the International Symposium and Exhibition on Formation Damage Control, Society of Petroleum Engineers, Lafayette, Louisiana
Hassan SS, Nadeem A, Bregar UB (2014) Optimizing sandstone matrix stimulation in HT well: a case study. In: Proceedings of the SPE International Symposium and Exhibition on Formation Damage Control, Society of Petroleum Engineers, Lafayette, Louisiana, USA
Hill AD, Zhu D (1996) Real-time monitoring of matrix acidizing including the effects of diverting agents. SPE Prod Facil 11(2):95–101
Jing H, Nian-yin LI, Ping-li LIU (2013) Selection of acidizing layers in injection wells based on fuzzy matter-element. J Oil Gas Technol 8:032
McLeod HO Jr, Coulter AW Jr (1969) The stimulation treatment pressure record an overlooked formation evaluation tool. J Petrol Technol 21(8):951–960
Mininni S, Cherri R, Cosenza G (1994) Matrix stimulation: automation of treatment design. In: Proceedings of the European Petroleum Computer Conference, Society of Petroleum Engineers, Aberdeen, United Kingdom
Paccaloni G (1979a) Field history verifies control, evaluation. Oil Gas J 11(77):46, 61–65
Paccaloni G (1979b) New method proves value of stimulation planning. Oil Gas J 11(77):45, 155–160
Peveraro RCA, Lee J (1988) HESPER: an expert system for petrophysical formation evaluation. In: Proceedings of the European Petroleum Conference, Society of Petroleum Engineers, London, United Kingdom
Power DJ, Sharda R, Burstein F (2015) Decision support systems. Wiley, Hoboken
Prouvost LP, Economides MJ (1987) Real-time evaluation of matrix acidizing treatments. J Petrol Sci Eng 1(2):145–154
Prouvost LP, Economides MJ (1989) Applications of real-time matrix-acidizing evaluation method. SPE Prod Eng 4(4):401–407
Retnanto A, Orellana E, Ryan A (2013) Dealing with uncertainty of reservoir heterogeneity and pressure depletion to optimize acid placement in thick carbonate reservoirs. In: Proceedings of the SPE Saudi Arabia Section Technical Symposium and Exhibition, Society of Petroleum Engineers, Al-Khobar, Saudi Arabia
Saputelli LA, Mijares G, Rodriguez JA, Sankaran S, Revana K, Garibaldi LA (2007) Managing risk and uncertainty in the visualization of production scenarios. In: Proceedings of the Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium, Society of Petroleum Engineers, Dallas, Texas, USA
Stolyarov S, Alam A (2013) Overcoming Challenges while acidizing sandstone formation successfully in the Gulf of Cambay, Offshore India. In: Proceedings of the Africa Technical Conference and Exhibition, Society of Petroleum Engineers, Cairo, Egypt
Sumotarto U (1995) Sandstone acidizing simulation: development of an expert system. Unpublished PhD thesis, Texas A&M University
Sumotarto U, Hill AD, Sepehrnoori K (1995) An integrated sandstone acidizing fluid selection and simulation to optimize treatment design. In: Proceedings of the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Society of Petroleum Engineers, Dallas, Texas
Van Domelen MS, Ford WGF, Chiu TJ (1992) An expert system for matrix acidizing treatment design. In: Proceedings of the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Society of Petroleum Engineers, Washington, DC
Xiong H (1992) STIMEX: an expert system approach to well stimulation design. Unpublished PhD thesis, Texas A&M University
Xiong H, Holditch SA (1995) A comprehensive approach to formation damage diagnosis and corresponding stimulation type and fluid selection. Proceedings of the SPE Production Operations Symposium, Society of Petroleum Engineers, Oklahoma City, Oklahoma
Xiong H, Robinson BM, Foh S (2001) Using an expert system to diagnose formation damage mechanisms and design stimulation treatments for gas storage wells. In: Proceedings of the SPE Eastern Regional Meeting, Society of Petroleum Engineers, Canton, Ohio
Zhao X, Liu X, Liu H (2012) Improvement and application of fuzzy comprehensive evaluation model for fracture acidizing well and layer optimization. Spec Oil Gas Reserv 3:35