AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun 1 saylı şöbəsinin növbəti elmi seminarı “Maşın təlimi əsasında xam neft sistemlərində PVT xassələrinin qiymətləndirilməsi” mövzusuna həsr olunub.

Məruzəni təqdim edən şöbənin baş mühəndisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Məkrufə Hacırəhimova təzyiq-həcm-temperatur (pressure-volume-temperature, PVT) analizində geniş yayılmış korrelyasiyalar və mövcud maşın təlimi metodları, neftin qazla doyma təzyiqinin proqnozlaşdırılmasında maşın təlimi metodu – dayaq vektorları maşını (Support Vector Machines, SVM) modelinin realizasiyası və əldə olunmuş nəticələr barədə məlumat verdi.

“Neft yataqlarında lay flüidinin PVT xüsusiyyətləri haqqında dəqiq biliklər yataqların layihələndirilməsi, işlənməsi və istismarında, quyunun debitinin hesablanması, yerüstü qurğuların layihələndirilməsi, eləcə də karbohidrogen ehtiyatlarının hesablanmasında mühəndis-neftçilər üçün ilkin verilənlər hesab olunur”, – deyə bildirən məruzəçi tədqiqatın məqsədini diqqətə çatdırdı. Bildirdi ki, əsas məqsəd lay flüidlərinin PVT xüsusiyyətlərinin təyini üçün korrelyasiya asılılığının istifadəsində dünya təcrübəsinin öyrənilməsi, həmçinin neft yataqlarının hesablamaları və onların kompüter variantı üçün dünya miqyasında yayınlanmış PVT təcrübi data setlərini istifadə edərək neftin qazla doyma təzyiqinin proqnozlaşdırılmasında reqressiya (Support Vector Regression, SVR) sxeminin imkanlarının tədqiqidir.

Neft-qaz flüidlərinin PVT-xarakteristikaların ölçülməsi üsullarından söz açan məruzəçi bu məqsədlə lay şəraitində birbaşa PVT ölçmələri, sonrakı laboratoriya PVT ölçmələri üçün lay şəraitində nümunə götürülməsi, normal şəraitdə fərdi fazaların nümunələrinin götürülməsi və laboratoriyada lay şəraitini modelləşdirməklə PVT eksperimentlərinin aparılması, flüidlərin molekulyar və struktur tərkibinin ilkin analizindən sonra məlum hal tənlikləri ilə PVT-xarakteristikalarının hesablanmasının aparıldığını bildirdi.

M.Hacırəhimova PVT xüsusiyyətlərinin proqnozlaşdırılması metodlarını təqdim etdi, neft rezervuarlarının PVT xassələrinin proqnozlaşdırılmasında Hal tənlikləri, empirik korrelyasiyalar, süni intellekt metodları sinfindən olan maşın təlimi və dərin təlim metodlarından istifadə olunduğunu dedi.

O, həmçinin PVT korrelyasiya metodları, PVT xüsusiyyətlərinin proqnozlaşdırılmasında mövcud yanaşmalar, neftin qazla doyma təzyiqinin proqnozlaşdırılmasında SVR modelinin tətbiqi haqqında ətraflı məlumat verdi. Məruzəçi neftin qazla doyma təzyiqinin proqnozlaşdırılmasında SVM modelinin realizasiyası metodologiyasından bəhs edərək, bazanın formalaşdırılması, bazanın normallaşdırılması, modelin öyrədilməsi və test edilməsi, modelin müxtəlif nüvə funksiyalarının statistik keyfiyyət qiymətləndirilmələri və nəticələrin vizuallaşdırılması kimi mərhələlərdən ibarət olduğunu vurğuladı.

Məruzəçi neftin qazla doyma təzyiqinin proqnozlaşdırılmasında SVR maşın təlimi metodunun üç nüvə funksiyasının (SVR RBF, SVR xətti, SVR Polinomial) tətbiq olunduğu proqnoz modelinin ədəbiyyatlarda dərc olunmuş və hər birində 500 verilən olmaqla dünyanın beş müxtəlif regionu (Kaliforniya, Meksika körfəzi, Şimal Dənizi, Kanada, Kolumbiya) üzrə neft mədən verilənləri (ümümilikdə 2500 verilən) üzərində sınaqdan keçirildiyini qeyd etdi. Neftin qazla doyma təzyiqinin proqnozlaşdırılmasında daha bir eksperimentin isə Orta Şərq nefti üçün SVR RBF nüvə funksiyası ilə klassik korrelyasiyalar üzrə aparıldığını bildirdi.

 Sonda M.Hacırəhimova hər iki eksperiment üzrə nəticələrin statistik analizini təqdim etdi. Aparılmış statistik analizə əsasən, SVR RBF nüvə funksiyasının SVR xətti, SVR Polinomial funksiyalar, eyni zamanda klassik korrelyasiyalarla müqayisədə daha yaxşı nəticə göstərdiyini vurğuladı.

 Məruzə ətrafında müzakirələr aparıldı, suallar cavablandırıldı.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.