Prediction of Permeability Decline duo to the Formation of Barium Sulfate Scale Using Artificial Neural Network

سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,621

فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IOGPC17_087

تاریخ نمایه سازی: 3 آبان 1389

چکیده مقاله:

water injection is usually associated with various types of scale formation and deposition which significantly reduce injection performance by changing some reseervoir properties such as permeability and porosity , among various types of mineral scales, barium sulfate is one of major scales in petroleum industry shich can cause severe flow reduction and formation damage issues.this phenomena is influenced by many parameters such as temperature pressure and brine concentrations . interpretations and prediction of permeability decline in such complicated system is a major and not easy problem. artificial neural network are new tools which assist in solving such problems. in this study , a new approach based on artificial neural networks ANNs has been developed to predict permeability decline in reservoir. .

نویسندگان

reza zabihi

department of petroleum eng

mahin schaffie

department of petroleum eng

hamidreza khatami

department of petroleum eng

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 :
  • W. W. Frenier, M. Ziauddin, Formation, Removal and Inhibition of ...
  • M. Crabtree, D. Eslinger, P. Fletcher, A. Johnson, G. King, ...
  • A. B. Merdhah, A. M. Yassin, Study of Scale Formation ...
  • I. R. Collins, Predicting the location of Barium Sulfate Scale ...
  • P. G. Bedrikovetsky, E. Mackay, R. P. Monterio, P. M. ...
  • P. G. Bedrikovetsky, R. P. Monterio, J. S. Daher, J. ...
  • P. Bedrikovetsky, M. Marotti, T. Carageogos, Charac terisation of Sulphate ...
  • T. Carageogos, M. Marotti, P. Bedrikovetsky, A new Method to ...
  • K. Aminian, H. I. Bilgesu, S. Ameri, E. Gil, Improving ...
  • S. A. Osman, Artificial Neural Network Models for Identifying Flow ...
  • S. Mohaghegh, S. Ameri, Artificial Neural Network as A Valuable ...
  • M. E. Shippen, S. L. Scott, A Neural Network Model ...
  • D. C. McVey, S. Mohaghegh, K. Aminian, S. Ameri, Identification ...
  • E. Zuluaga, H. D. Alvarez, J. D. Velasquez, Prediction of ...
  • M. Z. Kalam, S. M. Al-Alavi, M. Al-Mukheini, Assessment of ...
  • A. Saeedi, K. V. Camarda, J. T. Liang, Using Neural ...
  • Case Study, Paper SPE 101028 presented at the 2006 SPE ...
  • S. D. Mohaghegh, Virtual Intelligence and Its Application in Petroleum ...
  • B. Krose, P. Smagt, An Introduction _ Neural Networks, 1996, ...
  • H. Demuth, M. Beaic, Neural Network Toolbox 4 User 's ...
  • S. Mohaghegh, S. Reeves, D. Hill, Development of an Intelligent ...
  • 5 11 11. 5 _ 12. . 13 13.5 14 ...
  • _ q 7 10 13 16 19 22 25 28 ...
  • _ 7 10 13 16 19 g2 25 28 31 ...
  • of Q (%) ...
  • 875 5.198 5.760 5.027 2.719 3.078 ...
  • نمایش کامل مراجع