Ahmed Badie Beder Kamal,  <br/><br/>
Evaluation Of The Deliquification Methods For Gas Wells In Some Of The Egyptian Gas Fields / 
 تقييم طرق إزالة السوائل من آبار الغاز ببعض الحقول المصرية  
By Ahmed Badie Beder Kamal; Under the Supervision of Prof. Dr. Khaled Ahmed Abdel Fattah, Dr. Mohamed Ghareeb Mustafa. 
 - 134 pages :   illustrations ;   30 cm. +   CD. 
<br/><br/>Thesis (M.Sc.) -Cairo University, 2024.  
<br/><br/>Bibliography: pages 126-128.  
<br/><br/> In this study, new machine learning models have been developed to predict liquid loading more efficiently at early stages to preserve gas resources, as follows: Linear Regression (LR) model, K-Nearest neighbor (KNN) model, Decision Tree (DT) model, Random Forest (RF) model, Support Vector Machine (SVM) model, and finally, an Artificial Neural Network (ANN) model. Then, a workflow is developed to predict liquid loading using these models integrated with production analysis and nodal analysis and choose the optimum deliquification method to be used.<br/><br/>  في هذه الدراسة، تم تطوير نماذج تعلم آلي جديدة للتنبؤ بتحميل السائل بشكل أكثر كفاءة في المراحل المبكرة للحفاظ على موارد الغاز، وتشمل هذه النماذج: نموذج الانحدار الخطي ، نموذج أقرب جار ونموذج شجرة القرار ونموذج الغابة العشوائية ونموذج آلة الدعم الشعاعي ، وأخيرًا نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية. ثم تم تطوير سير عمل للتنبؤ بتحميل السائل باستخدام هذه النماذج المدمجة مع تحليل الإنتاج والتحليل العقدي واختيار الطريقة المثلى لإزالة السوائل.<br/><br/><br/> 
<br/><br/>
<br/><br/><br/>Text in English and abstract in Arabic & English. 
<br/><br/><label>Subjects--Topical Terms: </label><br/>Petroleum Engineering<br/>هندسة بترول	
<br/><br/><label>Subjects--Index Terms: </label>Liquid loading  Critical gas rate  Machine Learning 
<br/><br/><label>Dewey Class. No.: </label>622.3382