Rate of Penetration Optimization for Multiple Well Profiles Using Artificial Intelligence Techniques. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Al-AbdulJabbar-PhD_Dissertation-PETE.pdf Restricted to Repository staff only until 7 May 2021. Download (8MB)

Arabic Abstract

يقيس معدل سرعه الحفر كميه الصخور التي يتم ازالتها من البئر بمعدل قدم لكل ساعه. تبرز اهميه هذي القيمه بالنسبه لشركات الحفر في كونها مقياسً لجدوى الاداء اثناء حفر البئر وكم من المده التي سوف تستغرق لحفر كامل البئر. على مدى الازمان ، تحاول الكثير من هذه الشركات قياس المعدل الحقيقي لسرعه الحفر او حتى مجرد التنبؤ به ، سواءً باستخدام معادلات رياضيه او باستخدام بيانات حقيقيه موجوده سابقاً بهدف تقليل التكاليف الكلية التي تصرف لحفر بئر نفطي واحد. نظراً للتعقيد الهائل بين جميع المعطيات المتعلقه بمعدل سرعه الحفر ، يعد تعلم الآله او الذكاء الصناعي من الاساليب الواعده في زياده دقه تقدير معدل سرعه الحفر. إن هدف هذا البحث هو بناء علاقه لمعدل سرعه الحفر باستخدام الذكاء الصناعي لآبار ذات اشكال مختلفه ، كالطوليه والعرضيه والمنحنيه. ايضاً سيتم تحويل هذه العلاقه من لغه حاسوب مبهمة الى علاقات رياضيه قابله للاستخلام خارج النطاق البرمجي الحاسوبي. اخيراً, فان هذه الدراسه اثبتت ان هناك علاقه قويه بين معدل سرعه الحفر والآبار ذات الاشكال المختلفه مع وجود معدل خطأ صغير جداً اذا ما تم استخدامه هذه العلاقه على آبار اخرى لحساب معدل سرعه الحفر. هذا سيفتح المجال لحساب معدل سرعه الحفر قبل حفر اي بئر في المستقبل من اجل اداره عمليه الحفر بشكل اكثر كفاءةً وتوفيراً.

English Abstract

Rate of Penetration referrers to the speed of breaking the rock under the bit. It measures the speed or the progress of the bit when it drills the formation. It has been reported in the industry that high percentage of the well budget is spent on the drilling phase, thus many drilling operators pay close attention to this factor and try to optimize it as much as possible. Current established models in determining the rate of penetration include the basic mathematical and physics equations as well as the use of correlation. Given the complexity of the drilling process, the use of artificial intelligence (AI) has been a game-changer because most of the unknown parameters can now be accounted for entirely at the modeling process. The objectives of this research are to: identify the important drilling parameters that affects the rate of penetration, develop a rate of penetration model using artificial intelligence techniques (AI) for vertical, deviated, s-shape and horizontal well profiles, change the black box of the AI model to a white box by developing an empirical correlation based on the weights and biases of the optimized AI model, and validate the developed correlation using other unseen well data. All the data used in this research are actual field data coming from real-time sensors.

Item Type:	Thesis (PhD)
Subjects:	Petroleum Petroleum > Drilling Engineering
Department:	College of Petroleum Engineering and Geosciences > Petroleum Engineering
Committee Advisor:	Elkatatny, Salaheldin
Committee Members:	Abdulraheem, Abdulazeez and Al-Majed, Abdulaziz and Patil, Shirish and Al-Yami, Abdullah
Depositing User:	AHMAD ALABDULJABBAR (g200679600)
Date Deposited:	11 May 2020 18:05
Last Modified:	11 May 2020 18:05
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141512

Available Versions of this Item

• Rate of Penetration Optimization for Multiple Well Profiles Using Artificial Intelligence Techniques. (deposited 11 May 2020 18:05) [Currently Displayed]