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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 1,032 - 1,038 (7page)
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굴진율은 시추작업에서 효율성을 극대화하기 위한 중요한 변수 중 하나이다. 시추효율을 극대화하기 위해서는 시추속도를 향상시키는 것이 필요한데 시추 엔지니어에게 시추 중 문제를 확인할 수 있는 실시간 굴진율 예측이 중요하다. 굴진율은 시추스트링 회전속도, 비트하중, 시추이수 유량과 높은 상관성을 가지고 있다. 이 논문에서는 시추효율매개변수 자료를 통해 학습한 데이터기반 지도학습 모델을 이용하여 굴진율을 예측하였다. 회귀모델의 성능 평가지표를 통해 비교한 결과 RF 모델의 RMSE가 4.20, MAPE는 9.08%로 예측성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 제안한 방법은 실시간 시추운전가이드 시스템 구축 시 굴진율 예측 기반 모델로 활용될 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 학습데이터 구성
Ⅲ. 굴진율 예측 모델 설계
Ⅳ. 성능평가 및 비교분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
M. J. Kaiser, “Modeling the time and cost to drill an offshore well,” Energy, vol. 34, no. 9, pp. 1097-1112, 2009.
C. Hedge and K. Gray, “Use of machine learning and data analytics to increase drilling efficiency for nearby wells,” Journal of Natural Gas Science and Engineering, vol. 40, pp. 327-335, 2017.
C. Hedge, H. Daigle, and K. Gray, “Performance comparison of algorithms for real-time rate-of-penetration optimization in drilling using data-driven models,” SPE Journal, vol. 23, no. 5, pp. 1706-1722, Oct. 2018.
J. H. Jung, D. K. Han, S. H. Kim, I. H. Yoo, and S. I. Kwon, “Analysis of Technical Trend for Drilling ROP Optimization with Artificial Intelligent,” Journal of the Korean Institute of Gas, vol. 24, no. 1, pp. 66-75, Feb. 2020.
A. Esmaeili, B. Elahifar, R. K. Fruhwirth, and G. Thonhauser, “ROP modeling using neural network and drill string vibration data,” in Proceeding of the SPE Kuwait International Petroleum Conference and Exhibition, Kuwait City, Dec. 2012.
C. Hedge and K. Gray, “Use of machine learning and data analytics to increase drilling efficiency for nearby wells,” Journal of Natural Gas Science and Engineering, vol. 40, pp. 327-335, 2017.
C. Hedge, H. Daigle, and K. Gray, “Performance comparison of algorithms for real-time rate-of-penetration optimization in drilling using data-driven models,” SPE Journal, vol. 23, no. 5, pp. 1706-1722, Oct. 2018.
J. H. Jung, D. K. Han, S. H. Kim, I. H. Yoo, and S. I. Kwon, “Analysis of Technical Trend for Drilling ROP Optimization with Artificial Intelligent,” Journal of the Korean Institute of Gas, vol. 24, no. 1, pp. 66-75, Feb. 2020.
A. Esmaeili, B. Elahifar, R. K. Fruhwirth, and G. Thonhauser, “ROP modeling using neural network and drill string vibration data,” in Proceeding of the SPE Kuwait International Petroleum Conference and Exhibition, Kuwait City, Dec. 2012.
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