Üretilen petrol miktarının rastgele yapay sinir ağları ile tahmini

Petrol, dünya enerji sektörünün temel taşlarından biridir ve petrol üretimi, ekonomik kalkınma ve enerji güvenliği açısından ülkeler için hayati bir öneme sahiptir. Petrol sahalarında bulunan kuyulardaki üretim miktarlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi hem operasyonel verimliliği artırmak hem de maliyetleri optimize etmek açısından kritik bir rol oynamaktadır. Ancak, geleneksel tahmin yöntemleri, karmaşık üretim süreçlerini ve çevresel değişkenlikleri yeterince dikkate alamamaktadır. Günümüzde yapay sinir ağları (YSA) gibi yapay zekâ teknikleri, petrol üretim tahminlerinde daha yüksek doğruluk ve etkinlik sağlama potansiyeline sahiptir. Bu çalışmanın amacı, Batman Bölgesinde bulunan S3 Sahası’na ait gerçek üretim verilerini kullanarak, RNN, ELM ve RVFL gibi modellerin tahmin performansını karşılaştırmak ve enerji sektöründe yapay zekâ tabanlı uygulamalara katkı sağlamaktır. Ayrıca, çalışmanın önemine yönelik bir diğer önemli nokta da doğru tahminlerin yalnızca ekonomik kazançlar sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda çevresel sürdürülebilirliği destekleyen stratejiler geliştirmeye de olanak tanımasıdır. Bu bağlamda, yapay sinir ağları tabanlı modellerin enerji sektöründeki potansiyeli değerlendirilmektedir.