論文の概要: Soft Sensor for Bottom-Hole Pressure Estimation in Petroleum Wells Using Long Short-Term Memory and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03737v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 16:56:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.590692
• Title: Soft Sensor for Bottom-Hole Pressure Estimation in Petroleum Wells Using Long Short-Term Memory and Transfer Learning
• Title（参考訳）: 長期記憶と移動学習を用いた石油井底質ホール圧力推定のためのソフトセンサ
• Authors: M. A. Fernandes, E. Gildin, M. A. Sampaio,
• Abstract要約: Permanent Downhole Gauges (PDG) はリアルタイムの圧力データを提供するが、信頼性とコストの問題に直面している。 We propose a machine learning-based soft sensor to estimateding Boottom-Hole pressure (BHP) using Wellhead and topside Measurement。 この研究は、様々な貯水池と流路条件にまたがる幅広い適用性を備えた、物理的センサーのコスト効率が高く、正確な代替手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monitoring bottom-hole variables in petroleum wells is essential for production optimization, safety, and emissions reduction. Permanent Downhole Gauges (PDGs) provide real-time pressure data but face reliability and cost issues. We propose a machine learning-based soft sensor to estimate flowing Bottom-Hole Pressure (BHP) using wellhead and topside measurements. A Long Short-Term Memory (LSTM) model is introduced and compared with Multi-Layer Perceptron (MLP) and Ridge Regression. We also pioneer Transfer Learning for adapting models across operational environments. Tested on real offshore datasets from Brazil's Pre-salt basin, the methodology achieved Mean Absolute Percentage Error (MAPE) consistently below 2\%, outperforming benchmarks. This work offers a cost-effective, accurate alternative to physical sensors, with broad applicability across diverse reservoir and flow conditions.
• Abstract（参考訳）: 石油井における底穴変数のモニタリングは, 生産最適化, 安全, 排出削減に不可欠である。 Permanent Downhole Gauges (PDG) はリアルタイムの圧力データを提供するが、信頼性とコストの問題に直面している。 We propose a machine learning-based soft sensor to estimateding Boottom-Hole pressure (BHP) using Wellhead and topside Measurement。 LSTM(Long Short-Term Memory)モデルを導入し、MLP(Multi-Layer Perceptron)やRook Regressionと比較する。 また、運用環境全体にわたってモデルを適応するためのトランスファーラーニングの先駆者です。 ブラジルのプレサルト盆地から得られた実際のオフショアデータセットを用いて、この手法は平均絶対パーセンテージエラー(MAPE)を2\%以下で達成し、ベンチマークを上回った。 この研究は、様々な貯水池と流路条件にまたがる幅広い適用性を備えた、物理的センサーのコスト効率が高く、正確な代替手段を提供する。

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