Analyse visuelle et conception d'expériences pour l'industrie pétrolièreJe suis excité que JMP va au Société des ingénieurs pétroliers ATCE conférence pour la quatrième fois en cinq ans. Au cours des 87 dernières années, ATCE a été la principale conférence technique dans le domaine de l’exploration et de la production de l’industrie pétrolière et gazière. JMP est tellement flexible qu'il peut être utilisé dans tous les secteurs - et j'ai de nombreux exemples d'utilisation de JMP pour la production dans l'industrie pétrolière. J'ai hâte de montrer ce que JMP peut faire. Donc, si vous assistez à la conférence SPE ATCE du 30 octobre au 30 novembre. 2 à Denver cette année, venez nous rendre visite sur notre stand et découvrez toutes les applications de JMP dans ce champ.
Par exemple, conception d'expériences JMP est traditionnellement utilisé dans la production de pétrole car il est puissant et flexible pour créer de bonnes conceptions pour les simulateurs. Certains utilisent le concepteur personnalisé pour créer moins d'essais, et d'autres utilisent des conceptions remplissant l'espace, conçues spécifiquement pour être utilisées avec des simulateurs. JMP dispose de plusieurs plates-formes de modélisation puissantes et visuelles pour analyser les résultats.
L'analyse visuelle JMP peut également être utilisée pour augmenter les taux de production et réduire les coûts. L'analyse des données historiques, tant géologiques que liées aux processus, peut fournir des informations précieuses pour améliorer la production et réduire les effets sur l'environnement. JMP fiabilité les analyses permettront aux ingénieurs en fiabilité de prévoir les pannes potentielles et de déterminer comment les cibler. Le graphique ci-dessous compare le cycle de vie du type de pompe le plus performant (pompe 
aux types de pompe les moins performants.

JMP Pro est une version plus avancée du logiciel qui apporte aux ingénieurs de la production et des réservoirs la puissance de l’analyse prédictive. JMP Pro dispose de techniques de modélisation supplémentaires pour créer des modèles prédictifs dans des situations de modélisation défavorables. Le profileur de prédiction présent dans JMP et JMP Pro permet aux ingénieurs de visualiser de manière dynamique les effets de chaque prédicteur sur la réponse. Ils peuvent ensuite analyser différents scénarios en modifiant instantanément les valeurs des facteurs et en voyant l'impact sur la réponse. Le simulateur graphique Monte Carlo leur permet d’utiliser la simulation pour voir l’effet tout en incluant la variabilité et les informations de distribution. Le graphique ci-dessous montre une liste triée de variables prédites que JMP Pro a affectée et affecte le facteur de récupération dans un type de puits spécifique.

Le graphique ci-dessous montre le profileur de prédiction avec le simulateur graphique basé sur une analyse de Neural Net sur les six prédicteurs les plus importants des mêmes données.
Re: analyse visuelle et conception d'expériences pour l'industrie du pétroleCher Dr. Mejdal,
Je suis Mina R. Mousa, candidate au doctorat en génie pétrolier à la Texas A & M University. Je vous envoie ce courrier électronique pour vous demander si vous pouvez bien vouloir m'aider avec une présentation que j'ai préparée sur le rôle de la conception d'expériences (DoE) dans la conception et l'analyse de la recherche dans l'industrie du pétrole. Je prévois de le donner dans un concours de papier pour les doctorants organisé par la Society of Petroleum Engineers. Je prévois également de le montrer aux professeurs de notre département. Je vous contacte parce que j'utilise JMP dans tout mon travail. J'ai également constaté que vous aviez déjà assisté à certaines conférences organisées par la Society of Petroleum Engineers. Vous avez donc une idée de ce qui se passe dans notre industrie.
Dans l’industrie pétrolière, l’application des statistiques en général et du DoE pose un problème. Ceci est plus évident dans les expériences de laboratoire et les essais sur le terrain. Par exemple, aucun des 20 programmes de génie pétrolier agréés ne se concentre sur l’enseignement du DoE. Dans notre département de Texas A & M, nous avons 27 laboratoires. Aucun d'entre eux n'utilise DoE. Ils utilisent principalement un facteur à la fois et des essais et des erreurs. Par conséquent, de telles études sont inefficaces et pourraient conduire à des conclusions inexactes. J'ai préparé un article de synthèse (pas encore publié) qui traite du problème, des défis actuels et de la manière de contribuer à l'atténuer.
Merci beaucoup de votre considération et j'espère avoir de vos nouvelles.
Cordialement,
Mina
Email: mina.shaker@tamu.edu , mina.r.mousa@gmail.com
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