ترأس عميد كلية الهندسة في جامعة بغداد، أ.د. غسان حميد عبد المجيد،لجنة مناقشة رسالة الماجستير المقدمة من الطالب محمد رجاء عبدالوهاب في قسم هندسة النفط، الموسومة بتحسين مواقع الآبار باستخدام التعلم الآلي لزيادة إنتاج النفط في أحد الحقول العراقية على قاعة المناقشات في القسم بإشراف أ.د. أياد عبدالحليم عبدالرزاق.
تهدف الرسالة إلى تطوير نهج متقدم لتحسين استغلال حقول النفط بشكل أكثر كفاءة وفاعلية من الطرق التقليدية، عبر دمج المحاكاة المكمنية مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بما يتيح تحديد مواقع آبار الإنتاج والحقن المثلى لزيادة الإنتاج وتحقيق أعلى قيمة اقتصادية للحقول النفطية.و أُجريت الدراسة على حقل أبو عمود في مكمن الزبير العراقي، حيث تم بناء نموذج ثلاثي الأبعاد للمكمن بعد التنبؤ بخصائصه الرئيسية، كالمسامية والنفاذية، بدقة بلغت 85% باستخدام إطار عمل مؤتمت للتعلم الآلي.”
أظهرت الدراسة فعالية نموذج DeepEnsemble في تحسين خطط تطوير الحقول النفطية ضمن سيناريوهين مختلفين؛ ففي سيناريو الإنتاج فقط، حقق النموذج عامل استرداد 15.9%، مع توصية بإغلاق بئرين وحفر 23 بئرًا جديدًا، ما أدى إلى صافي قيمة حالية 9.8 مليار دولار وإنتاج تراكمي بلغ 220 مليون برميل نفط. أما في سيناريو الإنتاج مع حقن المياه، فقد ارتفع عامل الاسترداد إلى 22%، وتم التوصية بإغلاق ثلاثة آبار قديمة وحفر 22 بئر إنتاج و17 بئر حقن، ما أسفر عن صافي قيمة حالية 11.3 مليار دولار وإنتاج تراكمي 305 ملايين برميل نفط. وقد تمكن النموذج من تحقيق هذه النتائج الدقيقة باستخدام 300 عملية محاكاة فقط، مما يبرهن على قوة وفعالية هذه المنهجية كأداة لدعم اتخاذ القرارات في خطط تطوير الحقول النفطية.
بناءً على هذه النتائج، توصي الدراسة بتطبيق المنهجية المقترحة على حقول نفطية أخرى، والاستفادة من نماذج التعلم الآلي لتسريع المحاكاة وتحقيق دقة عالية، ومراعاة سيناريوهات مختلفة للإنتاج لضمان أفضل استراتيجيات تطوير الحقول وزيادة العائد الاقتصادي.
وبعد المناقشة العلمية من قبل السادة اعضاء لجنة المناقشة والاستماع لدفاع الباحث وتقييم الرسالة,منح الباحث درجة الماجستير في هندسة النفط.
