پیش بینی نرخ های تولید چندفازی (نفت، گاز و آب) با استفاده از روش های یادگیری ماشین: مرور بر روش ها و کاربردها

در ص نعت نفت و گاز، پیش بینی دقیق جریانهای نفت، گاز و آب از چاه های تولیدی اهمیت زیادی دارد. روشهای سنتی مانندGlibert Correlation و (Decline Curve Analysis (DCA به دلیل نیاز به داده های جامع و هزینه های بالا با چالش هایی مواجه هستند. اخیرا، استفاده از روش های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تخمین جریان چندفازی توجه محققین را بهخود جلب کرده است. این میاله مروری به بررسی کاربردهای مختلف این روش ها پرداخته و نتایج مطالعات مختلف را تحلیلمی کند و همچنین سعی دارد تا چالش ها و فرصت های پیش روی استفاده از یادگیری ماشین در پیش بینی جریان های چندفازیرا مورد بررسی قرار دهد. مدل هایی نظیر استفاده از رگرسیون های زنجیره ای چندخروجی و روش های یادگیری عمیق (DL)از جمله روش های مورد بررسی می باشند. روش های یادگیری عمیق با استفاده از داده های سطحی و بدون نیاز به دخالت هایمیدانی، دقت بالایی در پیش بینی نرخ های تولید چندفازی نشان داده اند. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) نیز به دلیلتوانایی در پردازش داده های سری زمانی، موثر هستند. همچنین، استفاده از ترکیب الگوریتم های مختلف و پیش پردازش داده هامی تواند دقت پیش بینی ها را بهبود بخشد.