Well test model identification by artifical neural networks
Yapay sinir ağları ile kuyu testleri değerlendirme modelinin tanımlanması
- Tez No: 29258
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA VERSAN KÖK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kuyu Testi Analizi, Şekil Betimlenmesi, Yapay Sinir Ağları, Benzetim, Kuyular, Performans analizi, Test yöntemleri, Well Test Analysis, Pattern Recognition, Artificial Neural Networks, Simulation, Wells, Performance analysis, Test methods
- Yıl: 1993
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Petrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz YAPAY SINIR A?LARI İLE KUYU TESTLERİ DE?ERLENDİRME MODELİNİN TANIMLANMASI KARAKAYA, Erkan Yükses Lisans Tezi, Petrol Mühendisliği Anabil im Dalı Tez Yöneticisi: Y. Doç. Dr. Mustafa Verşan KÖK Haziran, 1993, 361 Sayfa Bu çalışmanın amacı, kuyu testleri değerlendirme modelinin, basınç türevi eğrisi üzerinden, yapay sinir ağları programlama tekniği ile belirlenmesinin performans analizinin gözlemlenmesidir. Yaklaşım geri besleme v yi öğrenme algoritması olarak kullanan bir yapay sinir ağı benzetimcisinin önceden belirlenmiş bir grup analitik olarak yaratılmış kuyu testi sonuçlarını öğrenmesine dayandırılmıştır. Öğrenme aşamasını tamamlayan yapay sinir ağı benzetimcisi, bu aşamada kullanılmayan örneklerle smanmıştır. Yeterli sayıda örnek kuyu testi sonucu hazırlanabilmesi için, bir grup kuyu testi değerlendirme modelinin sonuçlarını analitik olarak hesaplayabilecek alt yordamlar yazıldı. Hem yapay sinir ağı benzetimcisi, hem de analitik kuyu testi sonucu hesaplayan yordamlarbir paket program altında birleştirildi. Ek olarak bu paket, model betimleme eğrilerini çizme, veri alış verişini yapabilme ve sayısal eleme işlevlerini uygulayabilecek özelliklerle donatıldı. Literatürde belirtilen benzerlerinden farklı olarak, bu çalışmada kullanılan dağıtılmış modüler yapının yapay sinir ağı benzetimcisinin öğrenme aşamasında karşılaşılan, öğrenmenin durması olayı ile karşılaşılması olasılığını düşürdüğü gözlemlenmiştir. Bunun dışında, dağıtılmış modüler yapı öğrenme işlevinin farklı bilgisayarlarda aynı anda yapılmasına izin vererek, bu süreçte gereksinilen zamanı onaltıda birine kadar düşürebileceği gözlemlenmiştir. Paketin güvenirliliği yapay olarak yaratılan yada literatürden alman örneklerle test edilerek, farklı durumlardaki davranışları gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT WELL TEST MODEL IDENTIFICATION BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS KARAKAYA, Erkan M.S. in Petroleum Engineering Supervisor: Assistant Professor Dr. Mustafa V. KÖK June, 1993, 361 pages, The aim of this study is to investigate the performance of artificial neural networks computing technology, to identify preliminary well test interpretation model based on the derivative plot. The approach is based on training the neural network simulator,that uses backpropagation as the learning algorithm, for a predefined range of analytically generated well test responses. The trained network is then requested to identify the well test interpretation model for test data which is not used during training sessions. For creation of training examples, an analytical response generator is implemented which is capable of producing responses of various models. Both the neural network simulator and the analytical response generator is enfolded into a single 111package which is capable of producing diagnosis plots, transferring data and filtering the input pattern. Unlike the ones presented in literature, the package utilizes a distributed modular structure, by which saturation possibility of the neural network is reduced considerably. Moreover, the distributed structure allows the training sequence to be initiated on different computers, thus reducing the training time up to 16 folds. The package is verified with several examples, which are either analytically generated or taken from literature.
Benzer Tezler
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
<the use of neural networks in determination of the manufacturing systems design and dispatching rules
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Tarihi eserlerde kullanılan CaSO4 harç ve sıvalarının incelenmesi
Investigation of historical CaSO4 mortars and plasters
ESRA Z. UZGİL
- Banyo tasarımı için kural tabanlı uzman sistem
A Rule-based expert system for bathroom design
ÇELİK İNGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİGAN BAYAZIT
- Senkron makinanın kararlılık incelemesi
Başlık çevirisi yok
M.BORA KATİPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEN DEMİRÖREN