کاربرد الگوریتم جدید یادگیری ماشین برای پیش‌بینی دقیق خواص سیمان حفاری

پیش‌بینی ویسکوزیته ظاهری سیمان کلاس g برای ارزیابی عملکرد آن در سیمان‌کاری چاه‌های نفتی بسیار حیاتی است. در این مقاله برخلاف روش‌های سنتی، از یک مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ویسکوزیته استفاده شده است. یک مجموعه‌داده جامع از طریق کار آزمایشگاهی گسترده تهیه شده است که این آزمایش‌ها شامل آماده‌سازی دوغاب سیمان کلاس g برای چاه‌های نفتی است. یک نتیجه قابل‌توجه این مطالعه، دستیابی به مقدار r2 بیش از 93٪ توسط مدل یادگیری ماشین بوده که نشان‌دهنده دقت پیش‌بینی قوی برای ویسکوزیته ظاهری سیمان کلاس g است. توسعه این مدل‌ یادگیری ماشین پیشرفت قابل توجهی در تحلیل پیش‌بینی خصوصیات دوغاب سیمان در برنامه‌های چاه‌های نفتی ارائه می‌دهد. قابلیت آن‌ها برای ارائه پیش‌بینی دقیق از ویسکوزیته ظاهری، مستقل از متغیرهای خاص آزمایشگاهی، توانمندی آن‌ها در افزایش کارایی و قابلیت اعتماد فرآیندهای سیمان‌کاری چاه‌های نفتی را برجسته می‌کند.

application of a new machine learning algorithm for accurate prediction of drilling cement properties

predicting the apparent viscosity of class g cement is crucial for evaluating its performance in oil well cementing. in this paper, contrary to conventional methods, a machine learning model has been utilized for viscosity prediction. a comprehensive dataset has been compiled through extensive laboratory experimentation, including the preparation of class g cement slurries for oil wells. a notable outcome of this study is achieving an r2 value exceeding 93% by the machine learning model, indicating strong predictive accuracy for the apparent viscosity of class g cement. the development of this machine learning model represents significant progress in analyzing the prediction of cement slurry properties in oil well applications. their capability to provide accurate predictions of apparent viscosity, independent of specific laboratory variables, highlights their efficacy in enhancing the efficiency and reliability of oil well cementing processes.