سید مرتضی موسوی - دکتری مهندسی صنایع دانشگاه آزاد اسلامی واحد نجف آباد

این پژوهش به منظور بهینه سازی برنامه ریزی تولید در میدان های گازی منطقه عملیاتی نارو کنگان در زاگرس جنوبی، از رویکردهای پیشرفته یادگیری ماشین و تحلیل داده های بزرگ استفاده کرده است. منطقه نارو کنگان به عنوان یکی از مهم ترین منابع گازی ایران با چالش های متعددی در بهره برداری از مخازن پیچیده و مدیریت هزینه های عملیاتی مواجه است. در این تحقیق، داده های جامع عملیاتی شامل فشار، دما، نرخ جریان و دیگر پارامترهای کلیدی از چاه های گازی جمع آوری و تحلیل شده اند. سپس مدل های پیش بینی و بهینه سازی مبتنی بر یادگیری ماشین توسعه داده شده اند که با دقت بالایی رفتار دینامیک مخازن را شبیه سازی و بهینه ترین سناریوهای تولید را پیشنهاد می کنند. مدل های ارائه شده در این پژوهش، ضمن کاهش هزینه های عملیاتی با بهینه سازی مصرف انرژی و کاهش زمان های تعطیلی غیرضروری، به بهبود برنامه ریزی نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه کمک شایانی می کنند. همچنین، با بهره گیری از این مدل ها، اثرات زیست محیطی عملیات کاهش یافته و کارایی کلی تولید در میدان های گازی نارو و کنگان به طور چشمگیری افزایش می یابد. نتایج حاصل از این مطالعه، با ارائه یک چارچوب بهینه سازی جامع و پایدار، به تصمیم گیری استراتژیک مدیران و مهندسان در حوزه صنعت نفت و گاز کمک خواهد کرد و قابلیت تعمیم به سایر میادین گازی را نیز دارد.

بهینه سازی تولید یادگیری ماشین داده های بزرگ میدان گازی نارو کنگان کاهش هزینه ها