Comparison of unsupervised learning algorithms for well classification

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

This thesis explores the application of unsupervised learning algorithms in the classification of wells within the oil and gas sector. It focuses on key clustering techniques, namely: K-Means, Fuzzy C-Means, and Hierarchical Clustering. The primary objective is to demonstrate how these models can enhance operational efficiency and transform practices in the energy industry through the application of machine learning (ML) methodologies. The study emphasizes the critical importance of accurate well classification, outlining the operational and strategic advantages of employing ML algorithms in this context. Each clustering algorithm is assessed with regard to reservoir characteristics, well configuration, and geospatial variables, which are pivotal in determining model performance and clustering effectiveness. Special attention is given to the role of feature selection, which significantly influences clustering precision and overall model efficacy. The research methodology follows a structured approach, comprising stages such as data collection, preprocessing, algorithm implementation, and performance evaluation using a range of clustering validation metrics. The findings indicate that K-Means is both straightforward and efficient for well classification, while Hierarchical Clustering offers deeper insights into the underlying data structure. On the other hand, Fuzzy C-Means facilitates soft clustering but presents challenges in clearly identifying well-separated clusters. The thesis concludes that all three clustering models hold transformative potential for enhancing decision-making and optimizing operations in the energy sector. The study advocates for further research aimed at algorithm refinement, hybridization with supervised learning techniques, and the exploration of alternative clustering approaches. Validation of these models using real-world datasets is recommended to reinforce their practical applicability and to further enhance operational decision-making processes in the oil and gas industry.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

eeba62fb-e8f6-4350-9270-47a117380a61

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

eeba62fb-e8f6-4350-9270-47a117380a61_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

مقارنة خوارزميات التعلم غير المشرف عليها لتصنيف الآبار

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Emre Artun","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Hamed Said Rashid Al-Yaqoubi ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"lireza Kazemi","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Comparison of unsupervised learning algorithms for well classification

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

تتناول هذه الدراسة مراجعة خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) ومقارنتها، وتشمل كلاً من: خوارزمية K-Means، وخوارزمية C-Means الضبابية (Fuzzy C-Means)، وخوارزمية التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering). وتهدف إلى استخدام هذه الخوارزميات في تصنيف آبار النفط والغاز، مسلطةً الضوء على أهمية هذا التصنيف في إحداث نقلة نوعية في قطاع الطاقة من خلال تطبيق تقنيات التعلم الآلي. تعتمد الدراسة على تقييم أداء الخوارزميات في ظل قيود متعددة، مثل خصائص المكامن، وإعدادات تشغيل الآبار، والخصائص الجغرافية، حيث تُبرز هذه القيود أهمية اختيار السمات (features) الأكثر تأثيرًا قبل تطوير نماذج التجميع لتحسين كفاءتها. تتبع المنهجية خطوات منهجية تبدأ من جمع البيانات، مرورًا بمرحلة التحليل، وصولًا إلى تقييم النموذج. تم تحليل أداء كل خوارزمية بناءً على قدرتها في تصنيف بيانات الآبار، وارتكزت التحليلات على مجموعة من معايير التقييم الكمية والنوعية، إلى جانب دراسة المزايا والقيود لكل نموذج. أظهرت النتائج أن خوارزمية K-Means تتسم بالبساطة والفعالية، بينما يوفر التجميع الهرمي رؤى معمقة حول بنية البيانات. أما التجميع الضبابي، فيتيح تصنيفًا ناعمًا (soft clustering)، إلا أنه يواجه صعوبات في التعامل مع التجمعات المنفصلة بوضوح. تُبرز الدراسة الإمكانيات التحويلية لجميع النماذج في سياق تحسين الكفاءة التشغيلية ودعم اتخاذ القرار في قطاع النفط والغاز، وتؤكد على أن التعلم غير المشرف عليه يمثل خيارًا فعالًا لتلبية احتياجات التصنيف في هذا المجال. توصي الدراسة بإجراء أبحاث مستقبلية تركز على تحسين الخوارزميات، ودمجها مع تقنيات التعلم الخاضع للإشراف، واستكشاف نماذج تجميع بديلة. كما ينبغي التحقق من النتائج الحالية باستخدام مجموعات بيانات واقعية، مما من شأنه أن يعزز من فاعلية النماذج ويزيد من موثوقية استخدامها في التطبيقات الصناعية.

كلمات الباحثين

Machine learning - Algorithms - Petroleum engineering - Data processing

إشراف وإعداد

الإشراف

Emre Artun, lireza Kazemi

الإعداد

Hamed Said Rashid Al-Yaqoubi

الاقتباسات الببليوغرافية