شارك خريجو قسم هندسة النفط في كلية الهندسة جامعة البصرة في مؤتمر هندسة النفط العالمي بعنوان مؤتمر تكنولوجيا الموارد غير التقليدية بمشاركة جامعة البصرة - كلية الهندسة و شركة شلمبرجر SLB و شركة Spotfire - الولايات المتحدة وتضمن البحث تطوير وتقييم وتقديم إطار عمل متكامل من مرحلتين يعتمد على البيانات باستخدام التعلم الآلي لتحسين معدل الاختراق (ROP) في الآبار على شكل حرف S. يستخدم هذا الإطار المعرفة المسبقة من الآبار الموجودة في جنوب العراق لتحديد القيم المثلى تلقائيًا للمعلمات التي يمكن التحكم فيها. يركز الإطار بشكل أكبر على التشابه بين الآبار باستخدام تقنيات Dynamic Time Warping (DTW) لتحديد أولويات استخدام المعرفة من الآبار المتشابهة للغاية. بالإضافة إلى ذلك، فهو يتكيف مع البيانات الميدانية الجديدة وتوصيات خبراء المجال. وتمت مقارنة نتائج الإطار مع نتائج الآبار الموجودة وتم عرض نسبة التحسن. ركزت الورقة على نمذجة شرطة عمان السلطانية باتباع نهج يعتمد على البيانات. تم استخدام 4 نماذج للحصول على النتائج، وهي أجهزة المتجهات الداعمة (SVM)، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، والغابات العشوائية، وXGboost. تم استخدام هذه النماذج لربط ROP مع 15 معلمة مستقلة أخرى مثل عدد الدورات في الدقيقة (RPM)، والوزن على البت (WOB) في نماذج التنبؤ. ثم يتم تقييم دقة هذه النماذج على أساس معامل الارتباط. يتم تخزين الخوارزمية ذات معامل الارتباط الأعلى لاستخدامها كدالة موضوعية في خوارزمية التحسين. تم تعديل WOB وRPM وSPP ومعدل التدفق إلى القيمة المثلى باستخدام خوارزمية التحسين التي كانت Particle Swarm Optimization (PSO). تتكون مجموعة البيانات من 4 آبار، وتشكل 8032 نقطة بيانات نفس مجموعة الآبار. تم تقسيم البيانات إلى 0.75 للتدريب و0.25 للاختبار، لمرحلة التنبؤ بـ ROP أو المرحلة 1.
وقد تبين أن نتائج التقييم المستندة إلى حلوى الارتباط لكل خوارزمية هي كما يلي: 0.703 لـ SVM، 0.915 لـ ANN، 0.966 لـ غابة عشوائية و 0.992 لـ XGBoost وتقييم مجموعة بيانات الاختبار أدى إلى معامل الارتباط التالي وهو 0.728 SVM و 0.828 ANN و 0.929 لـ Random Forest و XGboost 0.946. تم استخدام XGBoost كدالة موضوعية للمرحلة 2. وكان تحسين ROP للآبار الأربعة على النحو التالي، البئر رقم 1، 18.13%، البئر رقم 2 19.3%، البئر رقم 3 18.67%، البئر رقم 4 19.67%.

https://onepetro.org/URTECONF/proceedings-abstract/24URTC/3-24URTC/D031S068R004/546942