Développement d’un système intelligent pour la détection et l’atténuation du phénomène Stick- Slip à l’aide des algorithmes d’apprentissage automatique / Abderrahmane Berkana

Public ISBD Titre : Développement d’un système intelligent pour la détection et l’atténuation du phénomène Stick- Slip à l’aide des algorithmes d’apprentissage automatique Type de document : texte manuscrit Auteurs : Abderrahmane Berkana, Auteur ; Kada Lazhari, Auteur ; Mohamed Riad Yousfi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département de génie des procédés Année de publication : 2022 Importance : 34 p. Format : 27 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Génie gazier Langues : Français Mots-clés : Forage  Vibrations de torsion  Apprentissage automatique  Intelligence artificielle  Paramètres de forage Résumé : Le phénomène de stick-slip qui peut survenir lors des opérations de forage pétrolier est responsable de la fatigue mécanique, de l'usure des équipements et de l'augmentation des coûts. L'objectif de ce travail est de créer un système intelligent capable d'identifier automatiquement la présence de l'événement stick-slip et de recommander au foreur la solution optimale pour minimiser l'effet stick-slip. Pour cela, plusieurs méthodes, à savoir l'algorithme d'apprentissage automatique SVM et la méthode de représentation des séries temporelles SAX, ont été appliquées dans notre travail pour établir un système robuste pouvant supporter l'équipe de forage en se basant sur les données de surface. Les résultats de l'analyse du changement des paramètres de forage WOB et RPM à travers le système développé dans cette étude ont montré que les approches d'apprentissage automatique peuvent automatiser le processus de forage en temps réel pour forer plus efficacement. note de thèses : Mémoire de master en génie des procédés Développement d’un système intelligent pour la détection et l’atténuation du phénomène Stick- Slip à l’aide des algorithmes d’apprentissage automatique [texte manuscrit] / Abderrahmane Berkana, Auteur ; Kada Lazhari, Auteur ; Mohamed Riad Yousfi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département de génie des procédés, 2022 . - 34 p. ; 27 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Génie gazier Langues : Français Mots-clés : Forage  Vibrations de torsion  Apprentissage automatique  Intelligence artificielle  Paramètres de forage Résumé : Le phénomène de stick-slip qui peut survenir lors des opérations de forage pétrolier est responsable de la fatigue mécanique, de l'usure des équipements et de l'augmentation des coûts. L'objectif de ce travail est de créer un système intelligent capable d'identifier automatiquement la présence de l'événement stick-slip et de recommander au foreur la solution optimale pour minimiser l'effet stick-slip. Pour cela, plusieurs méthodes, à savoir l'algorithme d'apprentissage automatique SVM et la méthode de représentation des séries temporelles SAX, ont été appliquées dans notre travail pour établir un système robuste pouvant supporter l'équipe de forage en se basant sur les données de surface. Les résultats de l'analyse du changement des paramètres de forage WOB et RPM à travers le système développé dans cette étude ont montré que les approches d'apprentissage automatique peuvent automatiser le processus de forage en temps réel pour forer plus efficacement. note de thèses : Mémoire de master en génie des procédés

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GP 02-63	GP 02-63	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DE TECHNOLOGIE	théses (tec)	Disponible

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