Toward the development of a universal choke correlation : global optimization and rigorous computational techniques

يعتبر خانق رأس البئر جزء لا يتجزأ من أنظمة الإنتاج. تحمي خوانق رأس البئر المعدات السطحية من الضربات القوية الناتجة عن معدل التدفق العالي، تضرر الطبقة وتكوين الماء المخروطي. هذه الخوانق تتحكم أيضا في معدل انخفاض ضغط المكمن. وفقا لذلك، تم تجميع بنك من المعلومات للتدفق الحرج عبر صمامات الخانق لتطوير نموذج أداء عالمي للخانق. تم تطوير ثلاثة نماذج للتنبؤ بمعدل التدفق ثنائي الحالة خلال الخوانق. النموذج الأول والثاني تم قياسهما بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي و هما الشبكة العصبية الاصطناعية و نموذج أقل مربع لدعم ناقلات الآلة. النموذج الثالث تم تطويره باستخدام خوارزمية التحسين الأمثل العالمي. النماذج الثلاثة تتفوق نتائجها على جميع النماذج الحالية، و النتائج تسلط الضوء بوضوح على دقة و تفوق نماذج الذكاء الاصطناعي على النماذج التجريبية الحالية. Wellhead choke is an integral part of production systems. Wellhead chokes act as regulators to protect surface facilities from high rate slugs, formation damage, and water coning. These chokes also control the decline rate of reservoir pressure. Accordingly, a diverse data bank of critical flow across wellhead chokes has been compiled to develop a universal choke performance model. Three models were developed to predict liquid flow rate in two phase flow through chokes. The first two models are measured by computational intelligence paradigms such as the Artificial Neural Network and the Least Square Support Vector Machine. The third model was developed using a global optimization simplex algorithm. The three models outperformed all existing models, and the results clearly highlight the accuracy and superiority of the intelligence models over the existing empirical correlations.