Această lucrare prezintă dezvoltarea unor modele pentru identificarea energiei specifice mecanice (MSE) folosind tehnicile de învățare automată: inteligență artificială (AI), rețele neuronale artificiale (ANN) și regresie liniară multiplă (MLR). Studiul de caz s-a făcut în șantierul Colibași din România. Descrierea câmpului petrolifer și datele sondei precedent sunt prezentate și coloana stratigrafică a sondei este formată din Helvețian, Meoțian, Pontian, și Dacian. S-au făcut două aplicații privind predicția MSE în timpul forajului. Pentru a utiliza ANN și pentru a optimiza parametrii de foraj, trebuie dezvoltate noi corelații. În plus, a fost dezvoltat un model statistic bazat pe datele offset ale forajului obținut folosind MLR. Cele mai bune valori MSE au fost alese cu ajutorul ambelor tehnici.
This paper presents the development of models for predicting specific mechanical energy (MSE) using machine learning techniques: artificial intelligence (AI), artificial neural networks (ANN) and multiple linear regression (MLR). The case study from the Colibași oil field in Romania was done. The description of the field and the data of the previous well are presented and the stratigraphic column of the well consists of Helvetian, Meotian, Pontian,and Dacian. Two applications regarding MSE prediction during drilling were made. To use ANN and optimize drilling parameters, new correlations need to be developed. In addition, a statistical model was developed based on borehole offset data obtained using MLR. The best MSE values were chosen using both techniques.
