Ham petrol kuyularındaki elektrikli dalgıçpompa kablo hasarlarının akım harmonikleriverileri kullanılarak yapay zekayöntemleriyle tespiti ; Detection of electric submersible pump cable damages in crude oil wells using current harmonics data with artificial intelligence methods

Ham petrol üretiminde, verimliliği en yüksek kuyularda elektrikli dalgıç pompa (ESP) tipi pompaların kullanılması tercih edilir. ESP kullanılan, ekonomik değeri yüksek ham petrol üretim kuyularında, olası arızaların maliyetinin yüksek olması arıza tespitini önemli kılmaktadır. Petrol kuyularında arıza tespiti amacıyla geçmişten bugüne birçok farklı yöntem kullanılmıştır. Bu çalışmada, hem kullanılmakta olan mevcut arıza tespiti yöntemleri incelenmiş, hem de özellikle daha gerçekleşmeden kablo arızalarının tahmininin yapılması ile ilgili yapay zeka tabanlı yöntemler ele alınmıştır. Bu amaçla yapay bir bir petrol kuyusu pompa düzeneği kurularak pompayı besleyen kabloda koruma elemanlarını devreye sokacak düzeyde olmayan, farklı düzeyde arızalar oluşturularak bir enerji analizörü ile kayıt edilen akım harmoniklerinden oluşan deneysel veri setleri oluşturulmuştur. Veriler hasarsız, az hasarlı, orta hasarlı ve çok hasarlı olmak üzere dört sınıfa ayrılmıştır. Arızaların tahmini için uygun yöntemler araştırılmıştır. Farklı arıza durumları için elde edilen akım harmoniklerinden oluşan veri seti kullanılarak yapay sinir ağları (ANN), destek vektör makinesi (SVM), evrişimsel sinir ağları (CNN) ve uzun kısa süreli bellek ağları (LSTM) yöntemleri ile arıza tahmini yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre LSTM yöntemi ile doğrulukla kablo arızası tahmini yapılabildiği ve bu yöntemin en uygun yöntem olduğunu göstermiştir. ANN, CNN ve SVM yöntemlerinin başarım oaranları ise sırasıyla , ve olarak elde edilmiştir. ; In crude oil production, it is preferred to use electric submersible pump (ESP) type pumps in wells with the highest efficiency. In crude oil production wells where ESP is used and high economic value, the high cost of possible failures makes failure detection important. Many different methods have been used from past to present for the purpose of failure detection in oil wells. In this study, both the current failure detection methods in use were examined and especially artificial intelligence-based methods related ...