ترأس السيد عميد كلية الهندسة في جامعة بغداد، الأستاذ الدكتور غسان حميد عبد المجيد، مناقشة أطروحة الدكتوراه الموسومة بـ Estimating of in-Situ Strength of Rock from Real Time Drilling Data using Conventional Regression Analysis and Machine Learning للباحثة دعاء صالح مهدي في قسم هندسة النفط، وذلك يوم الخميس الموافق ٢٧ شباط ٢٠٢٥ بإشراف الأستاذ الدكتور إياد عبد الحليم عبد الرزاق، على قاعة الدراسات العليا في القسم.
هدفت الدراسة إلى تطوير أساليب حديثة لتقدير الخصائص الجيوميكانيكية للصخور – مثل معامل يونج، وقوة تحمل الصخرة، وزاوية الاحتكاك، وضغط المسام – بما ينعكس إيجاباً على كفاءة واستقرار عمليات الحفر في حقل الرميلة النفطي. واعتمدت الباحثة على دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، ممثلة بالشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، مع التحليل الإحصائي التقليدي لبيانات الحفر في الزمن الحقيقي.
وخلصت الأطروحة إلى تطوير معادلات تجريبية دقيقة لتقدير معامل يونج لتكوينات الكربونات والحجر الرملي والصخر السجيل، بالإضافة إلى بناء نموذج تنبؤي لقوة تحمل الصخرة اعتمادًا على بيانات من ١٢ بئرًا. كما تم إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي لتقدير قوة تحمل الصخرة بدقة تجاوزت ٩٠%، ونموذج تنبؤي لمعدل فقدان الطين بدقة بلغت (R = ٠.٩٩٥).
واعتمدت الدراسة مفهوم “الطاقة الميكانيكية المحددة” كوسيلة لتحسين كفاءة الحفر، مما أسهم في رفع معدل الحفر بنسبة وصلت إلى ٨٠%، وتقليص وقت الحفر بنسبة تصل إلى ٥٠%.
وعليه أوصت الدراسه باعتماد النماذج المطوّرة لتقدير الخصائص الجيوميكانيكية في الزمن الحقيقي، لما لها من أثر مباشر في تعزيز استقرار حفرة البئر، وتقليل الكلفة والوقت، وتحسين أداء عمليات الحفر في الحقول النفطية المشابهة.
وبعد مناقشة علمية مستفيضة من قبل لجنة المناقشة والاستماع إلى دفاع الباحثة وتقييم الرسالة، قررت اللجنة منح الباحثة درجة الدكتوراه في هندسة النفط
