Estimation of prmeability values in geothermal fields with machine learning methods
Özet
Numerical modeling of geothermal fields is a very time-intensive task. Modeling the natural
state of a geothermal field, where there is no production or reinjection in the field, is vital in
this process. Natural state modeling is generally conducted by employing a trial and error
procedure that depends on intuition in determining the rock properties to match the
temperature and pressure readings. This study proposes a method for the distribution of
permeability estimation in natural state modeling of geothermal fields using machine
learning algorithms. In the study, firstly, a synthetic dataset is created by giving several
permeability distributions to a numerical simulator called TOUGH2. Temperature and
pressure outputs of the numerical simulator are then collected, and a dataset is created.
Random Forest, Support Vector Regression, Multilayer Perceptron, Convolutional Neural
Networks, and Transfer Learning methods are trained in this study to learn the relation
between the pressure and temperature data and the distribution of permeability values in the
field. The study results show that the proposed method can estimate the permeability
distributions and help the geothermal field modeling process by decreasing the required time
and costs.
Jeotermal rezervuarların sayısal olarak modellenmesi yoğun uzmanlık gerektiren ve oldukça
zaman alan bir süreçtir. Sayısal modellemenin en önemli adımlarından biri olan doğal durum
modellemesinde, ilgili sahanın üretim ve reenjeksiyon gibi insan kaynaklı faaliyetlerle
değiştirilmeden önceki yapısının tespiti için çalışmalar yapılır. Sahaya yönelik bilginin ve
uzman deneyiminin önemli olduğu bu aşamada genellikle kayaçların ve sistemin özellikleri
tahmin edilmeye çalışılarak ölçülen sıcaklık ve basınç değerleriyle eşleşme sağlanması
hedeflenir. Bu çalışmada makine öğrenmesi yardımı ile jeotermal kaynakların doğal durum
modellemesinin kilit değişkenlerinden biri olan geçirgenlik değerlerinin belirlenmesi
amaçlanmıştır. Öncelikle, TOUGH2 sayısal modelleme yazılımına çeşitli geçirgenlik
dağılımları girdi olarak verilmiştir. Sıcaklık ve basınç değerlerinden oluşan çıktılar işlenerek
sentetik bir veri kümesi hazırlanmıştır. Bu veri kümesi ile doğal durumdaki belirli bir basınç
ve sıcaklık dağılımını sağlayan geçirgenlik değerlerinin tespiti için Rassal Orman, Destek
Vektör Regresyonu, Çok Katmanlı Algılayıcı, Evrişimsel Sinir Ağları ve Öğrenme Aktarımı
yöntemleri kullanılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemin geçirgenlik değerlerini tahmin
edebildiğini göstermektedir. Söz konusu tahminin makine öğrenmesi yoluyla daha hızlı bir
şekilde yapılabilmesi jeotermal sahaların modellenmesine zamansal ve ekonomik katkılar
sağlayacaktır.