Jeotermal kuyularda yapay zeka ile rezervuar modeli üzerine bir çalışma | | JeotermalHaberler.com
Zorlu Enerji Alaşehir JES
Cannur Bozkurt 25 Tem 2020
Zorlu Enerji, jeotermal sahalarda rezervuar yönetimi uygulamaları için kuyu dibi basınç ve sıcaklık takibine yenilikçi bir yaklaşımda bulunan ve yapay zeka/makine öğrenimi uygulamalarıyla mevcut probleme çözüm üretmeye odaklı çalışmanın makalesini paylaştı.
Zorlu Enerji, hem ulusal hem uluslararası organizasyonlarda Türkiye jeotermal sektöründe bilgi ve tecrübelerini paylaşarak hem sektör paydaşlarına hem de çalışanlarına artı değer katmak için yoğun mesai harcayan bir şirket. Ayrıca, bu yoğun çalışmaların görünürlüğünün sektöre artı değer katacak teşebbüslerin de sayısını arttıracağı vizyonuna sahip.
Bu kapsamda, Zorlu, son dönem çalışmalarından ve Kasım 2020 Geothermics sayısında basımı gerçekleşecek olacak makalesini ücretsiz erişim için bizlerle paylaştı.
Söz konusu çalışmada jeotermal sahalarda rezervuar yönetimi uygulamaları için vazgeçilmez öneme sahip olan kuyudibi basınç ve sıcaklık takibine yenilikçi bir yaklaşımda bulunarak, son dönemde hem sektörel hem de akademik anlamda ilgi uyandıran yapay zeka/makine öğrenimi uygulamarıyla mevcut probleme çözüm üretmeye çalışılmış.
İlgili çalışmada oluşturulan yapay sinir ağı modeli ile, jeotermal kuyularda yüzey ölçüm değerleri yardımıyla kuyudibi basıncı ve sıcaklık tahminleri yapmakta tutarlı sonuçlar elde edebilen bir algoritma geliştirilmiş. Hakkı Aydın, Serhat Akın ve Erdinç Şentürk, yaptıkları bu çalışmada, oluşturulan algoritmanın ilerleyen dönemde münferit kuyu ölçümlerinin merkezi haberleşme sistemi entegrasyonu ile online kuyudibi basınç ve sıcaklık takibi yapabilecek akıllı sistemlerin oluşturulmasına giden yoldaki ilk adım olduğunu düşünüyorlar.
Alaşehir sahası kapsamında yapılan çalışmada, jeotermal kuyularda kuyu başı basıncı, sıcaklık ve yoğuşmayan gaz (NCG) miktarını kullanarak rezervuar basıncını ve sıcaklığını tahmin etmek için geliştirilen bu yeni proxy model aynı zamanda yapay bir sinir ağı (YSA) modeli ile de desteklenmiş.
YSA modelinin, sıvı faz rezervuarındaki çeşitli üretim senaryoları için rezervuar basıncını ve sıcaklığını doğru bir şekilde tahmin edebildiği gözlemlenmiş.
Zorlu Enerji’ye paylaşımları için teşekkür ediyor, çalışmalarının, ilerleyen dönemde akıllı jeotermal sahalar vizyonuyla çıkılan bu yoldaki adımları hızlandırmasını diliyoruz.
Kaynak: Erdinç Şentürk
Erdinç ?entürk Geothermics Hakk? Ayd?n jeotermal makale proxy model rezervuar Serhat Ak?n Yapay Zeka Zorlu Enerji