CO2 संवर्धित तेल वसूली और अवशोषण के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के प्रदर्शन का अनुमान लगाने का अनुप्रयोग

शेष तेल क्षेत्र (ROZ) कार्बन कैप्चर, उपयोग और भंडारण (CCUS) के लिए संभावित गठन बन जाते हैं। ROZ में बढ़ती रुचि के बावजूद, CO2 इंजेक्शन प्रक्रिया के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए एक तेज़ उपकरण का प्रस्ताव देने के लिए अध्ययन की कमी है। इस पत्र में, हम ROZ में तेल वसूली और CO2 भंडारण क्षमता का अनुमान लगाने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN) के अनुप्रयोग की शुरुआत करते हैं। अनिश्चितता के मान, जिसमें भूगर्भीय कारक और कुएं के संचालन शामिल हैं, प्रशिक्षण डेटाबेस उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए गए। फिर, कुल 351 संख्यात्मक नमूने अनुकरण किए गए और संचयी तेल उत्पादन, संचयी CO2 भंडारण, और संचयी CO2 बनाए रखा गया। परिणाम दर्शाते हैं कि विकसित ANN मॉडल का भविष्यवाणी प्रदर्शन उत्कृष्ट था, जिसमें उच्च सहसंबंध गुणांक (R2) 0.98 से अधिक था और कुल मूल वर्ग औसत त्रुटि 2% से कम थी। इसके अलावा, ANN मॉडलों की सटीकता और स्थिरता को परमियन बेसिन में पांच वास्तविक ROZ के लिए मान्य किया गया। भविष्यवाणी के परिणामों में ANN भविष्यवाणियों और क्षेत्र रिपोर्ट डेटा के बीच उत्कृष्ट समझौता था। ये परिणाम दर्शाते हैं कि ANN मॉडल CO2 भंडारण और तेल वसूली का अनुमान उच्च सटीकता के साथ कर सकता है, और इसे ROZ में CCUS के प्रारंभिक चरण में व्यवहार्यता निर्धारित करने के लिए एक मजबूत उपकरण के रूप में लागू किया जा सकता है। अंततः, विकसित ANN मॉडल के संभावित अनुप्रयोग को CO2-EOR और भंडारण परियोजनाओं के अनुकूलन द्वारा मूल्यांकित किया गया। विकसित ANN मॉडलों ने ROZ में अनुकूलन प्रक्रिया के लिए गणनात्मक समय को कम किया।