استفاده از مدل سازی هوشمند در فرآیند طراحی و عیب یابی عملیات حفاری

در عملیات حفاری، با انتخاب درست ابزار مورد استفاده و همچنین پیش بینی دقیق و به موقع پارامترها و مشکلات احتمالی می توان این عملیات را در زمان و هزینه کمتر انجام داد. مقاومت فشاری تک محوره سنگ سازند، یکی از ویژگی های اصلی سنگ به شمار می آید که نقش به سزایی در انتخاب مته حفاری دارد. در صورت پیش بینی صحیح این ویژگی می توان مته مناسب برای حفاری سنگ مورد نظر را انتخاب کرد. از طرفی مته حفاری خود یکی از ابزارهای اصلی در عملیات حفاری به شمار می رود که تأثیر مستقیم بر نرخ نفوذ حفاری دارد. نرخ نفوذ مناسب زمان و هزینه های عملیات حفاری را کاهش می دهد. در عملیات حفاری گاهی اوقات با مشکلاتی مواجه می شویم که باعث کند شدن حفاری و افزایش هزینه ها می شود. از جمله این مشکلات می توان به هرزروی گل و گیر رشته حفاری اشاره کرد. در صورتی که بتوان این مشکلات را به درستی پیش بینی کرد می توان از توقف حفاری جلوگیری و خطرات ناشی از آن را نیز رفع کرد. لذا اطلاع دقیق از موارد مذکور حیاتی است. تحلیل اطلاعات میدانی، عنصر اصلی کاهش هزینه و بهبود عملیات حفاری و توسعه ابزارهای تحلیل اطلاعات میدان، یکی از راههای توسعه و بهبود عملیات حفاری به شمار می رود. در صنعت حفاری برای شناسایی مشکل و یا بهبود عملیات عموماً از تست های آزمایشگاهی و فرمول های تجربی استفاده می شود؛ یا برای رفع مشکل از تجربیات گذشته استفاده می شود. در این پروژه سعی شده، از مدل سازی هوشمند برای پیش بینی، عیب یابی، رفع عیب و بهبود پارامترهای عملیات حفاری استفاده کنیم. هوش مصنوعی حوزه ای ترکیبی از علوم کامپیوتر و آمار است. در حالت عمومی این روش زمانی ارزش خود را نشان می دهد که روی مجموعه ی بزرگی از داده ها پیاده سازی شده و الگوها و قوانین موجود در آن ها را نمایان سازد. این پروژه در چهار بخش با استفاده از داده های ثبت روزانه دکل حفاری و عملیات نمودارگیری و به کمک شبکه های عصبی و الگوریتم های بهینه سازی انجام شد. نتایج حاصله در موضوعات مورد بحث همگی گویای دقت و کارایی بالای استفاده از روش های هوشمند است.