لطفا منتظر بمانید ...
0% Complete
صفحه اصلی
/
نهمین کنفرانس بین المللی فناوری و مدیریت انرژی
A Practical Approach with Ensemble-Driven Rate of Penetration Prediction and Optimization
نویسندگان :
Amin Saeidi Kelishami
1
َArash Imami Khiyavi
2
Ali Fahim
3
Shahab Ayatollahi
4
1- دانشگاه صنعتی شریف
2- دانشگاه صنعتی شریف
3- دانشگاه تهران
4- دانشگاه صنعتی شریف
کلمات کلیدی :
Rate of penetration،Neural network،Regression،Prediction،Optimization،Ensemble Learning
چکیده :
This research aims to predict and optimize the rate of penetration (ROP) in drilling operations using artificial intelligence. An ensemble machine learning model is implemented to forecast ROP based on drilling reports. The model is evaluated using metrics like RMSE and optimized with contour plots depicting expected trends based on weight on bit (WOB) and rotational speed per minute (RPM). Also, a multiple regression model is selected for the optimization of ROP. This allows predicting and optimizing ROP using data-driven AI techniques, bridging novel technologies and traditional methods in the oil industry. The results demonstrate the feasibility of applying machine learning to enhance productivity in drilling operations. Further work can expand the models with additional parameters and more advanced algorithms. Overall, this research exemplifies integrating AI into vital industries to augment human expertise.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
مروری بر روابط حاکم بر مدل های تخمین تولید حرارت در درون باتری های لیتیوم یونی
فخرالدین مرندی - سیف الله سعدالدین - سید هادی رستمیان - سجاد خراباتی
A New Method for Heat Integration of Four Sequential Distillation Columns
Afsane Khakpour - Parmis Eshaghi - Maryam Tabarestani - Mohammadamin Habibi
Transition of DC Link Voltage from 400V to 800V in Electric Vehicles: Performance, Trade-offs, and Technical Insights
Mohammad Hossein Mousavi - Hassan Moradi - Kumars Rouzbehi
Simulation of a nitric acid production unit in Aspen Hysys
Erfan Abbasian Hamedani - Zeinab Hamidzadeh - Seyed ali Mousavi - Alireza Kariman - Atila Mahnesaei
Comparing Three Separate Discrete Algorithms for Generation Maintenance Optimization
Sina Soltani - Masoud Jokar Kouhanjani
Studying the Implementation of the Smartening Road Map of Iran's Electricity Distribution Network
Peyman Zare - Rasoul Zare - Hossein Ghadimi - Bakhshali Sabery - Iraj Faraji Davoudkhani - Ahad Babaei Bork Abad
ذخیره سازی انرژی‌های گاز طبیعی و هیدروژن در هیدرات‌ها در حضور پروموتر‌ها
ابوالفضل شکری - آرش کامران پیرزمان
امکان سنجی کاهش مصرف انرژی و افزایش تبادل حرارت در مبدل پوسته و لوله با استفاده از لوله ها با سطح فرورفتگی
مسعود دربندی - محمد صالح عبدالله پور - کاظم مشایخ
Application of Artificial Neural Network in predicting building’s energy consumption
Rahim Zahedi - Alireza Aslani - Arash Gitifar - Omid Noudeh Farahani - Hossein Yousefi
IoT-based Office Buildings Energy Management With Distributed Edge Computing Capability
Meisam Nesary Moghadam - Mehdi Abapour
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 44.8.1
