Development of a prone network model and a neural network model to be coupled to simulate porous medium
Bağdaştırılmış gözenek ağları modeli ve sinir ağları modelinin gözenekli ortamın betimlenmesi için geliştirilmesi
- Tez No: 119223
- Danışmanlar: PROF. DR. M. R. BİROL DEMİRAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
- Anahtar Kelimeler: Gözenek Ağlan, Üç Fazlı Göreli Geçirgenlik, Yapay Sinir Ağlan vı, Geçirgenlik, Gözenekli ortam, Yapay sinir ağları, Pore Networks, Three Phase Relative Permeability, Artificial Naural Networks IV, Permeability, Porous medium, Artificial neural networks
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz BAĞDAŞTIRILMIŞ GÖZENEK AĞLARI MODELİ VE SİNİR AĞLARI MODELİNİN GÖZENEKLİ ORTAMIN BETİMLENMESİ İÇİN GELİŞTİRİLMESİ KARAMAN, Türker Yüksek Lisans, Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. M.R. Birol DEMİRAL NİSAN 2002, 218 sayfa Bu çalışmada İM ve üç fazlı göreli geçirgenlik verilerinin elde edilebilmesi amacıyla bir Gözenek Ağlan Modeli (GAM) geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçların yayınlanmış verilerle uyuştuğu gözlemlenmiştir. îki fazlı petrol-su imbibisyon simülasyonlarında, değme açısı arttırıldığında ötelenemeyen su doymuşluğunun azaldığı bunun yanında petrolgöreli geçirgenliğinin arttığı gözlemlenmiştir; üç fazlı öteleme verileri dikkate alındığında, su ve gaz göreli geçirgenliklerinin sadece kendi doymuşluklarına bağlı olduğu fakat petrol göreli geçirgenliğinin su ve gaz doymuşluklarının yanı sıra kendisine ait ilk ve öteleme doymuşluklarına bağlı olduğu tespit edilmiştir. Değme açısı arttırıldığında üç fazın birlikte bulunduğu bölgenin genişlediği ve petrol göreli geçirgenliği arttığında petrol izopermlerinin konkavitesini kaybederek % 100 petrol doruğuna doğru doğrusallaştığı da gözlemlenmiştir. Petrol izopermlerini tahmin eden en iyi yapıyı elde etmek amacıyla Yapay Sinir Ağlan (YSA) bünyesinin, değiştirildiği dört ayrı faz YSA modelinin geliştirilmesi için tamamlanmıştır. GAM'dan elde edilen veriler kullanılarak öğrenme aşaması tamamlanmış ve YSA'nın talimin edebilme yeteneği test edilmiştir. GAM ve YSA'dan elde edilen sonuçlar karşılaştırıldığında, alakasız verilerin YSA modelinin eksiksiz bir şekilde tahmin edebilme yeteneğini düşürdüğü görülmüştür. Son olarak YSA'nın yapısı değiştirilerek izoperm eğilimlerinin etkili olarak tahmin edildiği ve tahminlerin toplam kalitesinin arttırıldığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT DEVELOPMENT OF A PORE NETWORK MODEL AND A NEURAL NETWORK MODEL TO BE COUPLED TO SIMULATE POROUS MEDIUM KARAMAN, Türker M.Sc, Department of Petroleum and Natural Gas Engineering Supervisor: Prof. Dr. M.R. Birol DEMÎRAL APRIL 2002, 218 pages In this study a Pore Network (PN) tool was developed in order to obtain two and three phase relative permeability values. It has been found that, the observed results agree with published data. It has been found that, as contact angle increased irreducible water saturation decreased and oil relative permeability increased for two phase oil- water imbibition simulations; by taking into account the three phase iiidisplacement data it has been observed that, water and gas relative permeabilities are only dependent on their own saturations but oil relative permeability is dependent on its initial and own saturations in addition to water and gas saturations. It was also observed that, as contact angle increased the three phase region enlarged and as relative permeability of oil increased the oil isoperms became linear from concave towards the 100 % oil apex. In the development of the Artificial Neural Network (ANN) tool four different stages in which ANN structures were changed in order to find the best architecture that would predict the oil isoperms were implemented. By using the data obtained from PN model, training was implemented and also the prediction power of that tool was tested. When the data obtained from PN and ANN tools were compared, it has been found that irrelevant variables affected the ANN model in a negative way as decreasing its ability to learn perfectly. Finally, it has been observed that, trends of the isoperms were effectively predicted and the overall quality of predictions was improved by changing the ANN structure.
Benzer Tezler
- Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları
Cellular neural networks and applications
SEVİLAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. I. CEM GÖKNAR
- Strategic decision making in construction companies: An artificial neural network based decision support system for international market selection
İnşaat şirketlerinde stratejik karar verme mekanizmaları: Yurtdışı pazar seçiminde kullanılması önerilen ve yapay sinir ağları ile oluşturulan bir karar destek sistemi
İREM DİKMEN
Doktora
İngilizce
2001
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. TALAT BİRGÖNÜL
- Yapay sinir ağları ve uygulamaları
Başlık çevirisi yok
M. MURAT GÖKÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT UYSAL
- Sofware defect identification using neural network techniques
Yazılım projelerindeki olası hataların yapay sinir ağları yöntemleriyle belirlenmesi
EVREN CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiDR. AYŞE BENER
- Tasarım/yapım organizasyonları için proje gerçekleşme süresinin tahminine yönelik bir bütünleşik model önerisi
An integrated duration estimation model for design/build organizations
YELİZ SEZGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALAATTİN KANOĞLU