An Efficient and Robust Saturation Pressure Calculation Algorithm for Petroleum Reservoir Fluids Using Neural Network
محل انتشار: چهاردهمین همایش بین المللی نفت، گاز و پتروشیمی
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,293
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IOGPC17_010
تاریخ نمایه سازی: 3 آبان 1389
چکیده مقاله:
Saturation pressure is one of the key parameters in hydrocarbon reservoir engineering computations such as material balance and reservoir simulation. Empirical correlations (explicit methods) or equation of states (iterative methods ) are used to predict the fluid propertis. the accuracy of the mentioned computations will depend on the accuracy of the applied method. one of the greatest issues in calculation of saturation pressure , e.g.bubble poing pressure (Pb) , using EOS and iterative methods , is initial value to start the iteration . In thies work a feed forward multilayer neural network model is introduced to predict an initial value for bubble-point pressure in order to start the iterative methods. the model was developed using 411 published data from middle east and canada fields. 76 percent of data was used to train network 10 percent to cross validate of developed relationship during training process, 14 percent to test and trend analysis of the model. the results show that the model predicts a bubble -point pressure very close to exact one which can be used as an initial value in iterative methods . the proposed model provides prediction of bubble -point with relative average error of 0.532% absolute average error of 3.273%, a standard deviation of 3.417% and correlation coefficient of 0.999989.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
mehdi assareh
research institute of petroleum industry RIPI
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :