PREDI CTION OF PERMEABILITY REDUCTION IN POROUS MEDIA DUE TO CALCIUM SULFATE SCALING USING NEURAL NETWORK

سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 505

فایل این مقاله در 7 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:

ICOGPP02_167

تاریخ نمایه سازی: 29 آبان 1394

چکیده مقاله:

In this research a new model was presented for prediction of permeability ratio and its reduction due to calcium sulfate scaling during waterflooding using multilayer perceptron and test data. To achieve the maximum efficiency, number of neurons, training function, number of hidden layer and activation function were optimized for multilayer perceptron (MLP) model. The MLP model predicted permeability ratio after waterflooding with total average absolute deviation of 3% whereas the recommended correlation from later studies had about 13% error.

نویسندگان

r Zabihi

Environmental Research Center in Petroleum and Petrochemical Industries,School of Chemical and Petroleum Engineering, Shiraz University, Iran

f Esmaeilzadeh

Environmental Research Center in Petroleum and Petrochemical Industries,School of Chemical and Petroleum Engineering, Shiraz University, Iran

d Mowla

Environmental Research Center in Petroleum and Petrochemical Industries,School of Chemical and Petroleum Engineering, Shiraz University, 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 :
  • H. Demuth, M. Beale, M. Hagan, Neural Network Toolbox 5 ...
  • W.W. Frenier, M. Ziauddin, Formation, Removal and Inhibition of Inorganic ...
  • _ Crabtree, D. Eslinger , P. Fletcher, A. Johnson, G. ...
  • J. Moghadasi, H. Muller- Steinhagen, M. Jamialahmadi, A. Sharif, Model ...
  • 33 4.33 4.33 8.67 4.33 4.33 8.67 ...
  • _ International Conference Of Oil, Gas And Petrochemical, December 18, ...
  • J. Moghadasi, M. Jamialahmadi, H. Muller- Steinhagen, A. Sharif, Formation ...
  • H. A. Tahmasebi, R. Kharrat, R. Masoudi, Prediction of Permeability ...
  • A.B. Merdhah, A.M. Yassin, M.A Muherei, . Laboratory and prediction ...
  • S.M. Ghaderi, R. Kharrat, H.A. Tahmasebi, Experimental and Theoreticl Study ...
  • R. Zabihi, M. Schaffie, H. Nezamab adi-pour, M. Ranjbar, Artificial ...
  • S. Haykin, Neural Networks A Comprehensive Foundation, Prentice Hall International ...
  • A. Saeedi, , K. V. Camarda, J. T. Liang, Using ...
  • A.P. Engelbrecht, Computational Intelligence, Wiley Ltd., England, 2007. ...
  • D. Kaviani, T. D. Bui, J. L. Jensen, C. L. ...
  • A.A. Elgibaly, A.M. Elkamel, A new correlation for predicting hydrate ...
  • S.D. Mohaghegh, Virtual Intelligence and Its Application in Petroleum Engineering; ...
  • R. Zabihi is the PhD student of chemical engineering at ...
  • _ International Conference Of Oil, Gas And Petrochemical, December 18, ...
  • D. Mowla is a professor of chemical engineering at Shiraz ...
  • نمایش کامل مراجع