Page 8 - ChemLife Sayı 29

8 CHEMLIFE KIMYA VE TEKNOLOJILERI GAZETESI BILIMSEL GELIŞMELER

YAPAY ZEKA, PETROL

VISKOZITESINI TAHMIN

ETMEYI ÖĞRENDI

Bir grup bilim insanı, nükleer etkilere sahiptir. Standart petrol kullanarak NMR verilerini işledi. gösteriyor. Pratik anlamda bu,
manyetik rezonans (NMR) verile- viskozitesi değerlendirme ve iz- Kanada ve Amerika Birleşik Dev- yüzey altı rezervlerdeki petrol
rine dayanarak petrol viskozitesini leme teknikleri oldukça zorlu ve letleri'ndeki sahalardan alınan hakkında numuneleri çıkarma-
belirlemek için yapay zekayı (AI) pahalıdır, bazen ise teknik olarak çeşitli petrol türlerine ilişkin NMR dan ve testler için laboratuvara
öğretebilen makine öğrenimi (ML) mümkün değildir. NMR, bir mal- verileri üzerine eğitilen modelleri, götürmeden bilgi edinilebileceği
algoritmaları geliştirdi. Yeni yön- zemenin elektromanyetik enerjiyi laboratuvar testleriyle onaylanan anlamına gelir. Profesör Koroteev,
tem, petrol endüstrisi ve bir mad- emme ve yayma yeteneği saye- doğru bir viskozite tahmini üretti. "Şaşırtıcı bir şekilde, ML burada
deyi karakterize etmek için dolaylı sinde özelliklerin belirlenmesine geleneksel korelasyonlardan daha
ölçümlere güvenmek zorunda yardımcı olabilir. Petrol, kimyasal Skoltech Hidrokarbon Geri Kaza- iyi çalışıyor. Elimizdeki doğrudan
olan diğer sektörler için kullanışlı olarak heterojen bir hidrokarbon nım Merkezi'nde (CHR) bir pro- ve dolaylı deneysel ölçümler, ML
olabilir. karışımıdır, bu da NMR sonuçla- fesör olan ve çalışma ekibinden algoritmalarımız için iyi bir eğitim
rının yorumlanmasını son derece biri olan Dmitry Koroteev'e göre, setiydi. Testler, algoritmaların iyi
Petrol ve petrokimyasalların zor hale getirir. araştırmaları ML algoritmalarının bir genelleme yeteneğine sahip
önemli bir parametresi olan materyallerin özelliklerini dolaylı olduğunu ve yeniden eğitim ge-
viskozite, rezervlerin doğal sü- Skoltech, Calgary Üniversitesi olarak ve daha spesifik olarak rektirmediğini gösterdi" dedi.
reçlerin daha iyi anlaşılmasına ve (Kanada) ve Curtin Üniversi- viskozimetri yerine NMR ölçüm-
modellenmesine yardımcı olur- tesi'nden (Avustralya) bir grup lerini kullanarak karakterize et-
ken, üretim ve işleme açısından bilim insanı, ML algoritmalarını meye nasıl yardımcı olabileceğini