ハイブリッドデータ駆動機構仮想流量計の開発-事例研究【JST・京大機械翻訳】

Hotvedt Mathilde; Grimstad Bjarne; Imsland Lars

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200423892050 整理番号：21P0023962

ハイブリッドデータ駆動機構仮想流量計の開発-事例研究【JST・京大機械翻訳】

Developing a Hybrid Data-Driven, Mechanistic Virtual Flow Meter -- a Case Study

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発行年： 2020年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

石油資産における生産流量を予測する数学モデルである仮想流量計は,生産監視と最適化における有用な支援である。第一原理に基づく機構モデルは最も一般的であるが,測定におけるパターンを利用するデータ駆動モデルは人気を得ている。本研究は,専門知識の前述の分野からの技術を利用して,良い生産チョークをモデル化するためのハイブリッドモデリングアプローチを研究した。チョークは,第一原理方程式とニューラルネットワークの簡易セットで表され,バルブフロー係数を推定する。石油プラットフォームEdvard Griegからの歴史的生産データをモデル検証に用いた。さらに,機構およびデータ駆動モデルを性能比較用に構築した。パラメータの異なるハイブリッド性と確率的最適化の程度を有するモデルの開発のための実際的フレームワークを確立した。ハイブリッドモデル性能の結果は,改善のためのかなりの余地にもかかわらず有望である。【JST・京大機械翻訳】

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