KFUPM ePrints

Application of Neural Network for Two Phase Flow Through Chokes

Al-Khalifa, Mohammed (2009) Application of Neural Network for Two Phase Flow Through Chokes. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
8Mb

Arabic Abstract

في السنوات الأخيرة, بدأت الشبكة العصبية الاصطناعية بالشيوع في تطبيقات هندسة البترول المختلفة. فقد تناول العديد من المؤلفين تطبيقات الشبكة العصبية الاصطناعية في تطبيقات هندسة البترول المختلفة, إلا إن أي من الباحثين السابقين لم يتناول تطبيق الشبكة العصبية لتدفق الغاز و الزيت عبر صمامات التحكم. هذه الدراسة تبين أستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية كأداة هندسية سهله للتنبؤ بمعدل تدفق الزيت و بمقدار فتح صمامات التحكم. فقد تم تطوير نموذجين بناءً على 4031 نقطة بيانيه مقسمة على النحو التالي 80% للتدريب و 10% للمصادقة و 10% للاختبار. و بعد مراجعة و تطبيق المعادلات الرياضية الأخرى و من ثم مقارنتها مع النموذج المطور باستخدام المقاييس الإحصائية و الرسوم البيانية. أثبتت النماذج الجديدة تفوقها على النماذج المجودة حالياً بأقل معدل نسبي مطلق للأخطاء بحوالي 3.7% للتنبؤ بفتحة الصمام و 6.7% للتنبؤ بمعدل تدفق الزيت.

English Abstract

In recent years, neural network have gained popularity in the oil industry. Many authors discussed the applications of neural network in petroleum engineering applications; never the less, none of the researcher studied the application of neural networks for two phase flow through chokes. This study shows the utilization of Artificial Neural Network (ANN) as a simple engineering tool for estimating flow rate and the choke size. Two models were developed based on 4031 data points and a ratio of 80%, 10%, 10% for training, validation and testing respectively. In this study the existing choke correlations available in the literature were reviewed, evaluated and compared with the new ANN models using statistical and graphical analysis technique. The new models were found to outperform all the existing correlations and have provided the lowest error with average absolute percent error of 3.7% for the choke size prediction and 6.7% for the flow rate estimation.



Item Type:Thesis (Masters)
Date:28 October 2009
Date Type:Completion
Subjects:Petroleum
Divisions:College Of Engineering Sciences > Petroleum Engineering Dept
Creators:Al-Khalifa, Mohammed
Email:mohammed.khalifah.3@aramco.com
Committee Advisor:Al-Marhoun, Muhammad
Committee Members:Al-Yousef, Hasan and Doklah, Mahmoud
ID Code:136177
Deposited By:MOHMMED AL-KHALIFA (g200152190)
Deposited On:08 Nov 2009 11:30
Last Modified:24 Nov 2014 10:44

Repository Staff Only: item control page