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Prediction of Fluid Viscosity in Multiphase Reservoir Oil System by Machine LearningPredicción de la viscosidad de los fluidos en un sistema petrolífero multifásico mediante aprendizaje automático

Resumen

Es importante realizar una predicción rápida y precisa de la viscosidad de los fluidos en un sistema petrolero multifásico para mejorar la producción de petróleo en la ingeniería petrolera. Este estudio propone tres modelos de predicción de la viscosidad basados en enfoques de aprendizaje automático. Los resultados de la comparación de la exactitud de la predicción muestran que el modelo de bosque aleatorio (RF) se desempeña con exactitud en la predicción de la viscosidad de cada fase del yacimiento, con el menor porcentaje de error y los mayores valores de R2. Y el modelo RF es tremendamente rápido en un tiempo de cálculo de 0,53 s. Además, el análisis de sensibilidad indica que para un sistema de yacimiento multifásico, la viscosidad de cada fase del yacimiento está determinada por diferentes factores. Entre ellos, la viscosidad del petróleo es vital para la producción de petróleo, que se ve afectada principalmente por la relación molar de gas a petróleo (MR-GO).

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