A Neural Network Model for Predicting the Viscosity of Iranian Crude Oils
محل انتشار: کنفرانس بین المللی مدل سازی غیر خطی و بهینه سازی
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,710
فایل این مقاله در 5 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:
ICNMO01_206
تاریخ نمایه سازی: 19 اسفند 1391
چکیده مقاله:
Viscosity is a parameter that plays a pivotal role in reservoir fluid estimations. In this study a robust artificial neural network (ANN) code is developed in MATLAB software topredict the viscosity of Irananian crude oils. The results obtained by the ANN are compared with the experimental data. The prediction procedure is carried out at three different regimes that are bubble point, bellow the bubble point, and above the bubble point using the PVT data of 57 bottom hole samples collected from Iranian Oil Fields. It is confirmed that the ANN yields superior results and has the low deviation from the experimental data
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Majid Taghizadeh
Department of Chemical Engineering, Babol University of Technology, ۴۷۱۴۸۷۱۱۶۷ Babol, Iran
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 :