Application of GK Fuzzy Clustering Method for PVT Analysis of Gas Condensate Reservoirs
محل انتشار: هفتمین کنگره ملی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 771
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC07_643
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
In this work Gustafson-Kessel (GK) FCM algorithm was implemented and its effectiveness in handling high dimensional data was revealed. This algorithm associates each data point in the dataset with every cluster using an optimized membership function. GK forms a generalization of theFCM algorithm by utilizing the Mahalanobis distance for non-spherical clusters. In this clusteringalgorithm, components are placed in the hyper-component along with simultaneous calculation ofcritical and thermo-physical properties. Four case studies were selected for the characterization inPVT analysis of gas condensate reservoir fluids. The mixture composition and properties of the gas condensate samples of reliable published data are used. The automatic placement of components in each group is consistent with previous schemes those have highly heuristic natureof pseudo-component generation. The perfect agreement between detailed and clustered PVTanalysis, shows good predicting capability of this clustering algorithm in mixture characterizationand pseudo-component generation to simulate thermodynamic equilibrium and volumetric behavior in PVT experiment designed for gas condensate reservoir including prediction of condensed liquid dropout, densities, viscosities and saturation pressure
کلیدواژه ها:
نویسندگان
m Assareh
Department of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, P.O. Box ۱۱۳۶۵-۹۴۶۵, Tehran, Iran
c Ghotbi
Department of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, P.O. Box ۱۱۳۶۵-۹۴۶۵, Tehran, Iran
m.r pishvaie
Department of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, P.O. Box ۱۱۳۶۵-۹۴۶۵, Tehran, 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 :