Enerji sektörü büyük ölçüde kaynak tahsisini, üretim planlamasını ve operasyonel verimliliği optimize etmede hayati önem taşıyan doğru petrol ve gaz üretim tahminlerine dayanmaktadır. Gelecekteki üretim oranlarını tahmin etmek petrol endüstrisi için temel bir öneme sahiptir ve işletmelerin benzin ve dizel gibi yakıtların çıkarılmasını ve rafine edilmesini geliştirirken riskleri en aza indirip karları en üst düzeye çıkarmasını sağlar. Güvenilir tahmin modelleri, paydaşların yatırım stratejileri, altyapı geliştirme ve mevzuat uyumluluğu konusunda bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. Küresel enerji talepleri artmaya devam ettikçe, petrol sektöründe istikrar ve sürdürülebilirliğin sağlanması için kesin, veriye dayalı tahmin yöntemlerine olan ihtiyaç giderek daha önemli hale geliyor. Geleneksel olarak, enerji açısından zengin doğal gaz ve petrolün gelecekteki üretiminin tahmin edilmesi, petrol mühendisliğinde yaygın olarak çalışılan bir konudur. Benzer çıkarma süreçleri ve pazar talepleri nedeniyle bu iki kaynak sıklıkla birlikte analiz edilir. Tarihsel olarak araştırmacılar, gelecekteki üretim seviyelerini tahmin etmek için düşüş eğrisi analizi ve sayısal rezervuar simülasyonu gibi geleneksel tekniklere güvendiler. Bu yaklaşımlar yaygın olarak kullanılmasına rağmen, birçok kritik sınırlamaya sahiptirler. Yüksek hesaplama maliyetleri, simülasyonları tamamlamak için gereken uzun süre ve çoklu varsayımlara bağımlılık çoğu zaman güvenilmez ve tutarsız tahminlerle sonuçlanır. Ek olarak, bu geleneksel modeller, özellikle dalgalanan rezervuar koşulları, piyasa dinamikleri ve dış çevresel faktörlerle uğraşırken, petrol ve gaz üretiminin karmaşık, doğrusal olmayan doğasına uyum sağlamakta zorlanır. Sonuç olarak, daha gelişmiş, etkili ve doğru tahmin yöntemlerine olan ihtiyaç giderek artıyor. Son yıllarda yapay zeka (AI), enerji sektöründe dönüştürücü bir araç olarak ortaya çıktı ve üretim tahmininin hızını, doğruluğunu ve uyarlanabilirliğini artırma potansiyeli sunuyor. Yapay zeka tabanlı yaklaşımlar, otomatik özellik seçimi, model tanıma ve model optimizasyonu yoluyla tahmin doğruluğunu artırırken tahmin için gereken hesaplama süresini önemli ölçüde azalttı. Yapay zeka odaklı modeller, makine öğrenimi, topluluk öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerinden yararlanarak, eğilimleri belirlemek ve kesin tahminler yapmak için büyük hacimli geçmiş üretim verilerini etkili bir şekilde işleyebilir. Yapay zekanın petrol mühendisliğine entegrasyonu, daha verimli karar verme süreçlerini mümkün kıldı, kaynak kullanımını optimize etti ve üretim planlamasındaki belirsizlikleri en aza indirdi. Bu tez, güçlü bir yapay zeka odaklı tahmin çerçevesi uygulayarak petrol ve gaz üretimi tahmininin doğruluğunu ve verimliliğini artırmayı amaçlamaktadır. Önerilen sistem, yüksek doğruluklu tahmin modelleri geliştirmek için makine öğrenimi, topluluk öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanır. Sistem, geçmiş üretim verilerinden yararlanarak geleceğe yönelik kesin sonuç tahminleri oluşturmayı, şirketlerin ve paydaşların stratejik planlamayı geliştirmesine, kaynak tahsisini optimize etmesine ve pazar risklerini azaltmasına olanak sağlamayı amaçlıyor. Araştırma, minimum hata oranlarıyla petrol ve gaz üretimini tahmin etmek için en etkili metodolojiyi belirlemek amacıyla birden fazla yapay zeka modelinin performansını değerlendirmeye odaklanıyor. Önerilen sistemde on bir farklı metodoloji kullanılmıştır. Bunlar: Karar Ağacı Regresörü (DTR), Rastgele Orman Regresörü (RFR), K-En Yakın Komşular (KNN), Extreme Gradient Boosting (XGBoost) ve Gradient Boosting Regressor (GBR) olmak üzere beş makine öğrenme modeli ve Bagging, Boosting ve Stacking olmak üzere üç topluluk öğrenme modelinden oluşur. Ayrıca derin öğrenmede de üç model bulunmaktadır: Yapay Sinir Ağı (ANN), Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM). Sistem, bu metodolojileri birleştirerek veriye dayalı tahminin birçok yönünün dikkate alınmasını sağlar ve böylece sağlamlığı ve genel performansı artırır. Bu tezin sonuçları, topluluk öğrenme tekniklerinin, özellikle de istifleme modelinin, bağımsız makine öğrenimi veya derin öğrenme modellerine kıyasla üstün tahmin performansı sunduğunu göstermektedir. Topluluk temelli yaklaşımlar, Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Ortalama Karesel Hata (MSE) dahil olmak üzere temel değerlendirme ölçümlerindeki hata oranlarını önemli ölçüde azalttı. Test edilen tüm modeller arasında istifleme modeli, %99'luk R-kare değeriyle en yüksek doğruluk düzeyine ulaştı; bu, petrol ve gaz üretim verilerindeki karmaşık kalıpları ve bağımlılıkları yakalama konusundaki olağanüstü yeteneğini gösteriyor. Bu bulgu, son derece doğru bir nihai tahmin üretmek için çoklu temel öğrenicilerin tahmin gücünü birleştiren bir model entegrasyon tekniği olarak istiflemenin etkinliğini vurgulamaktadır. Akademik katkıların ötesinde, bu tezin petrol endüstrisi için önemli pratik çıkarımları vardır. Yapay zeka odaklı tahmin modellerinin petrol ve gaz üretim iş akışlarına entegrasyonu, karar verme verimliliğinde, maliyet azaltmada ve risk yönetiminde önemli iyileştirmelere yol açabilir. Sektör profesyonelleri, akıllı tahmine dayalı analitiği kullanarak veriye dayalı yatırım kararları alabilir, sondaj ve çıkarma stratejilerini optimize edebilir ve genel operasyonel performansı iyileştirebilir. Ayrıca yapay zeka tabanlı modeller, değişen rezervuar koşullarına ve dış ekonomik faktörlere daha fazla uyum sağlayarak uzun vadede daha güvenilir ve sürdürülebilir üretim tahminleri sağlar. Gerçek zamanlı üretim verilerine, dış pazar dalgalanmalarına ve çevresel kısıtlamalara dinamik olarak uyum sağlama yeteneği, yapay zeka destekli tahminleri gelecekteki enerji sektörünün kritik bir bileşeni haline getiriyor. Yapay zeka tabanlı tahmin metodolojilerinin benimsenmesi, giderek karmaşıklaşan ve dinamik hale gelen enerji pazarında daha kesin ve güvenilir üretim planlaması sağlayarak petrol endüstrisinde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Ek olarak, yapay zeka ve veri bilimindeki sürekli ilerlemeler, gerçek zamanlı izleme sistemlerinin entegrasyonunu sağlayarak değişen pazar taleplerine ve çevresel koşullara yanıt verme yeteneğini geliştirecek. Son derece doğru ve uyarlanabilir tahminler üretmek, küresel enerji ihtiyaçlarının karşılanması ve petrol ve gaz sektöründe verimliliğin ve sürdürülebilirliğin desteklenmesi açısından hayati önem taşıyacak. Ayrıca, enerji sektöründe yapay zeka uygulamalarının genişletilmesi, otomasyon, gelişmiş rezervuar yönetimi ve öngörücü bakım için yollar açarak, çıkarma ve rafinaj süreçlerini daha da optimize edebilir. Gelecekteki araştırmalar, ek gerçek zamanlı operasyonel parametrelerin dahil edilmesine, veri kümesinin çeşitli jeolojik oluşumları içerecek şekilde genişletilmesine ve tahmin performansını daha da artırmak için birden fazla metodolojinin güçlü yönlerini birleştiren hibrit yapay zeka mimarilerinin geliştirilmesine odaklanacak. Genel olarak bu tez, yapay zeka destekli petrol ve gaz üretimi tahmini için kapsamlı bir çerçeve sunarak, son derece doğru ve verimli tahminler elde etmek için makine öğrenimi, derin öğrenme ve topluluk öğrenme tekniklerini entegre etmenin muazzam potansiyelini ortaya koyuyor. Yapay zeka metodolojilerinin sürekli gelişimi, petrol endüstrisinde daha sürdürülebilir, verimli ve akıllı kaynak yönetimi stratejileri sağlayarak enerji üretiminin geleceğini şekillendirmede önemli bir rol oynayacaktır.
The energy industry heavily relies on accurate oil and gas production forecasting, which is crucial in optimizing resource allocation, production planning, and operational efficiency. Predicting future production rates is fundamental to the petroleum industry, enabling businesses to enhance the extraction and refinement of fuels such as gasoline and diesel while minimizing risks and maximizing profits. Reliable forecasting models help stakeholders make informed decisions regarding investment strategies, infrastructure development, and regulatory compliance. As global energy demands continue to rise, the need for precise, data-driven forecasting methodologies becomes increasingly important to ensure stability and sustainability in the petroleum sector. Traditionally, forecasting the future production of energy-rich natural gas and oil has been a widely studied topic in petroleum engineering. Due to their similar extraction processes and market demands, these two resources are often analyzed together. Historically, researchers have relied on conventional techniques such as decline curve analysis and numerical reservoir simulation to estimate future production levels. While these approaches have been widely used, they suffer from several critical limitations. The high computational costs, the extensive time required to complete the simulations, and the dependence on multiple assumptions often result in unreliable and inconsistent predictions. Additionally, these traditional models struggle to adapt to the complex, nonlinear nature of oil and gas production, particularly when dealing with fluctuating reservoir conditions, market dynamics, and external environmental factors. As a result, there is a growing need for more advanced, efficient, and accurate predictive methodologies. In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in the energy sector, offering the potential to enhance the speed, accuracy, and adaptability of production forecasting. AI-based approaches have significantly reduced the computational time required for forecasting while improving prediction accuracy through automated feature selection, pattern recognition, and model optimization. By leveraging machine learning, ensemble learning, and deep learning techniques, AI-driven models can effectively process large volumes of historical production data to identify trends and make precise forecasts. The integration of AI into petroleum engineering has enabled more efficient decision-making processes, optimized resource utilization, and minimized uncertainties in production planning. This thesis aims to enhance the accuracy and efficiency of oil and gas production forecasting by implementing a robust AI-driven predictive framework. The proposed system employs a combination of machine learning, ensemble learning, and deep learning techniques to develop highly accurate predictive models. By leveraging past production data, the system aims to generate precise future outcome predictions, enabling companies and stakeholders to improve strategic planning, optimize resource allocation, and mitigate market risks. The research focuses on evaluating the performance of multiple AI models to determine the most effective methodology for forecasting oil and gas production with minimal error rates. Eleven different methodologies were used in the proposed system. These consist of five machine learning models: Decision Tree Regressor (DTR), Random Forest Regressor (RFR), K-Nearest Neighbors (KNN), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Gradient Boosting Regressor (GBR), as well as three ensemble learning models: Bagging, Boosting, and Stacking. Additionally, there are three models in deep learning: Artificial Neural Network (ANN), Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM). By incorporating these methodologies, the system ensures that multiple aspects of data-driven forecasting are considered, thereby improving robustness and overall performance. The results of this thesis demonstrate that ensemble learning techniques, particularly the stacking model, offer superior predictive performance compared to standalone machine learning or deep learning models. The ensemble-based approaches significantly reduced error rates in key evaluation metrics, including Mean Absolute Error (MAE) and Mean Squared Error (MSE). Among all the models tested, the stacking model achieved the highest level of accuracy, with an R-squared value of 99%, indicating its exceptional ability to capture complex patterns and dependencies in oil and gas production data. This finding highlights the effectiveness of stacking as a model integration technique, which combines the predictive power of multiple base learners to produce a highly accurate final prediction. Beyond academic contributions, this thesis has significant practical implications for the petroleum industry. The integration of AI-driven forecasting models into oil and gas production workflows can lead to substantial improvements in decision-making efficiency, cost reduction, and risk management. By utilizing intelligent predictive analytics, industry professionals can make data-driven investment decisions, optimize drilling and extraction strategies, and improve overall operational performance. Furthermore, AI-based models provide greater adaptability to changing reservoir conditions and external economic factors, ensuring more reliable and sustainable production forecasts in the long term. The ability to dynamically adjust to real-time production data, external market fluctuations, and environmental constraints makes AI-powered forecasting a critical component of the future energy sector. The adoption of AI-based forecasting methodologies has the potential to revolutionize the petroleum industry, ensuring more precise and reliable production planning in an increasingly complex and dynamic energy market. Additionally, continued advancements in AI and data science will enable the integration of real-time monitoring systems, improving responsiveness to changing market demands and environmental conditions. Generating highly accurate and adaptive predictions will be crucial in meeting global energy needs while promoting efficiency and sustainability in the oil and gas sector. Furthermore, the expansion of AI applications in the energy sector may open avenues for automation, enhanced reservoir management, and predictive maintenance, further optimizing extraction and refining processes. Future research will focus on incorporating additional real-time operational parameters, expanding the dataset to include diverse geological formations, and developing hybrid AI architectures that combine the strengths of multiple methodologies to further enhance forecasting performance. Overall, this thesis provides a comprehensive framework for AI-driven oil and gas production forecasting, demonstrating the immense potential of integrating machine learning, deep learning, and ensemble learning techniques to achieve highly accurate and efficient predictions. The continued evolution of AI methodologies will play a crucial role in shaping the future of energy production, ensuring more sustainable, efficient, and intelligent resource management strategies in the petroleum industry.
Except where otherwise noted, this item's license is described as http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
