Mendeley TY _ JOUR ID - 1403081948540 TI - عملکرد تزریق دی اکسیدکربن در مخازن تخلیه شده با بکارگیری الگوریتم های شبکه عصبی JO - مجله زمین شناسی نفت ایران JA - ES LA - fa SN - 2251-8738 AU - اسحقی پویا AU - شایسته کیوان AU - خانی محمد جواد AD - . AD - گروه مهندسی شیمی AD - -1Department of Chemical Engineering Y1 - 2025 PY - 2025 VL - 27 IS - 14 SP - 19 EP - 37 KW - تزریق¬دی¬اکسیدکربن KW - مخازن تخلیه شده (ROZ) KW - ازدیاد برداشت KW - شبکه عصبی مصنوعی. DO - N2 -

تزریق دی‌اکسید کربن (CO₂) در مخازن نفتی، روشی مؤثر برای افزایش برداشت نفت و ذخیره‌سازی CO₂ است. در این مطالعه، از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش‌بینی میزان بازیابی نفت و ظرفیت ذخیره‌سازی CO₂ در مخازن تخلیه‌شده (ROZ) با توجه به عدم قطعیت‌های زمین‌شناسی و عملیات چاه استفاده شد. داده‌های میدانی منطقه Smeaheia، نروژ، شامل ۱۴ ویژگی کلیدی برای بهینه‌سازی تزریق CO₂ شناسایی گردید. دو مدل شبکه عصبی MLP و RBF در این پژوهش بکار گرفته شد و دقت آنها به‌ترتیب ۹۱٫۳۶٪ و ۹۴٫۶۳٪ ارزیابی شد. به منظور بهینه‌سازی ویژگی‌ها و کاهش ابعاد داده‌ها، الگوریتم گرگ خاکستری استفاده شد که به انتخاب ۱۰ ویژگی مؤثر انجامید. این ویژگی‌ها شامل نفوذپذیری، فشار چاه، حجم منافذ، تراکم‌پذیری، و نسبت تخلخل به ارتفاع بودند. مدل‌های بهینه‌سازی‌شده دقت پیش‌بینی تزریق CO₂ را در مدل MLP به ۹۷٫۴۶٪ و در مدل RBF به ۹۸٫۹۷٪ افزایش دادند. این نتایج نشان می‌دهد که ترکیب ANN و انتخاب ویژگی بهینه، می‌تواند به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای پیش‌بینی و مدیریت تزریق CO₂ در مخازن نفتی باشد.

UR - rimag.ir/fa/Article/48540 L1 - rimag.ir/fa/Article/Download/48540 ER -