پیش‌بینی تولید نفت با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی

صنعت نفت به پیش‌بینی‌های دقیق تولید برای بهینه‌سازی عملیات و اتخاذ تصمیمات آگاهانه متکی است. در این مقاله، تجزیه‌ و تحلیل دقیقی از پیش‌بینی تولید نفت با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین ارائه می‌کنیم. با ایجاد یک مجموعه داده حاوی پارامترهای مختلفی مانند زمان، تولید، تزریق آب، متوسط نسبت آب به هیدروکربن، میانگین دمای سر چاه، اندازه چوک، میانگین فشار پایین چاه و میانگین دمای چاه در لوله را بررسی می‌کنیم. با استفاده از قدرت الگوریتم رگرسیون جنگل تصادفی، ما یک مدل پیش‌بینی برای تخمین تولید نفت بر اساس این پارامترها ایجاد می‌کنیم که با یک راهنمای گام‌ به‌ گام در مورد پیش‌پردازش داده‌ها، آموزش مدل، ارزیابی و تجسم ارائه می‌دهیم. هدف تجزیه‌ و تحلیل جامع، تجهیز متخصصان صنعت به دانش و ابزارهایی برای بهبود دقت پیش‌بینی تولید نفت از طریق هوش‌ مصنوعی است. برای ایجاد شبکه پیش‌بینی تولید نفت، مجموعه داده‌ها به دسته‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی تقسیم می‌کنیم؛ این ویژگی‌ها با استفاده از استانداردسازی مقیاس‌بندی داده‌ها از کتابخانه‌ی مخصوص مقیاس بندی می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که همه ویژگی‌ها دارای مقیاس یکسان هستند که برای عملکرد الگوریتم جنگل تصادفی بسیار مهم است. این مطالعه نشان می‌دهد که این رویکرد می‌تواند برای شرکت‌های نفتی در برنامه‌ریزی و فرآیندهای تصمیم‌گیری مفید باشد و یک روش مبتنی بر داده برای پیش‌بینی سطح تولید ارائه دهد. در این مطالعه توانستیم با تغییر درپارامترها و هایپرپارامترهای مدل نتیجه مناسبی برای پیش‌بینی تولید نفت بدست آوریم.

prediction of oil production using random forest algorithm

the oil industry relies on accurate production forecasts to optimize operations and make informed decisions. in this paper, we present a detailed analysis of oil production forecasting using machine learning techniques. by creating a data set containing various parameters such as time, production, water injection, average water-to-hydrocarbon ratio, average wellhead temperature, choke size, average bottom well pressure and average wellbore temperature in the pipe, we check. using the power of the random forest regression algorithm, we develop a predictive model for estimating oil production based on these parameters, with a step-by-step guide on data preprocessing, model training, evaluation, and visualization. the objective of the comprehensive analysis is to equip industry professionals with the knowledge and tools to improve the accuracy of oil production forecasting through artificial intelligence. to create the oil production prediction network, we divide the dataset into training, validation and testing categories; these features are scaled using data scaling standardization from a custom library to ensure that all features have the same scale, which is critical to the performance of the random forest algorithm. this study shows that this approach can be useful for oil companies in planning and decision-making processes and provides a data-based method for forecasting production levels. in this study, we were able to obtain a suitable result for predicting oil production by changing the parameters and hyperparameters of the model.