لوحة تحكم متقدمة لتحليل منحنى التدهور (DCA) والتنبؤ لآبار النفط (حقلي KHAR و AEB-3E)

نظرة عامة:

مسار عمل شامل لتحليل منحنى التدهور (DCA) ولوحة تحكم مرئية تفاعلية لحقول نفط واقعية (KHAR و AEB-3E). يقوم المشروع بمعالجة أكثر من 276,000 سجل إنتاج عبر أكثر من 200 بئر للتنبؤ بالإنتاج وتقدير الاستخلاص النهائي المقدر (EUR).

التقنيات المستخدمة:

معالجة البيانات والنمذجة: Python, Pandas, NumPy, SciPy (Curve Fitting), Scikit-Learn

التمثيل البصري وواجهة المستخدم: HTML5, CSS3, JavaScript, Chart.js

بيئة التطوير: Jupyter Notebook

الميزات الرئيسية:

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) والتنعيم الآلي: إزالة القيم المتطرفة وتطبيق فلتر Savitzky-Golay على بيانات الإنتاج اليومية المليئة بالضوضاء.

مطابقة نماذج DCA المتعددة: تطبيق نماذج تدهور Arps (الأسية، التوافقية، والزائدية) باستخدام تحسين المربعات الصغرى غير الخطية (Non-linear least squares).

اختيار النموذج تلقائيًا: تقييم النماذج لكل بئر باستخدام مقاييس RMSE و MAE و R² لاختيار أفضل مطابقة تلقائيًا.

لوحة تحكم ويب تفاعلية: لوحة تحكم مخصصة مبنية باستخدام HTML/JS تعرض المخططات المبعثرة (Scatter plots) في الوقت الفعلي (بالمقاييس الخطية واللوغاريتمية)، وتحليل البواقي (Residuals)، والمقاييس الخاصة بكل بئر على حدة.

التنبؤ الاقتصادي: التنبؤ بإنتاج براميل النفط يوميًا (BOPD) في المستقبل وصولاً إلى الحد الاقتصادي (مثل 30 برميلاً يوميًا) وحساب الإنتاج التراكمي و EUR.

تأثير المشروع (Business Impact):

يحول بيانات الآبار الخام إلى رؤى هندسية قابلة للتنفيذ حول المكمن النفطي، مما يتيح التخطيط الأمثل لتطوير الحقل، والتقدير الدقيق للاحتياطيات، والتنبؤ الاقتصادي القائم على البيانات لأصول النفط والغاز.