Viscosity Reduction of Heavy Crude Oil by Dilution Methods: New Correlations for the Prediction of the Kinematic Viscosity of Blends
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 613
فایل این مقاله در 18 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:
JR_IJOGST-8-1_005
تاریخ نمایه سازی: 22 تیر 1398
چکیده مقاله:
Dilution is one of the various existing methods in reducing heavy crude oil viscosity. In this method, heavy crude oil is mixed with a solvent or lighter oil in order to achieve a certain viscosity. Thus, precise mixing rules are needed to estimate the viscosity of blend. In this work, new empirical models are developed for the calculation of the kinematic viscosity of crude oil and diluent blends. Genetic algorithm (GA) is utilized to determine the parameters of the proposed models. 850 data points on the viscosity of blends (i.e. 717 weight fraction-based data and 133 volume fraction-based data) were obtained from the literature. The prediction result for the volume fraction-based model in terms of the absolute average relative deviation (AARD (%)) was 8.73. The AARD values of the binary and ternary blends of the weight fraction-based model (AARD %) were 7.30 and 10.15 respectively. The proposed correlations were compared with other available correlations in the literature such as Koval, Chevron, Parkash, Maxwell, Wallace and Henry, and Cragoe. The comparison results confirm the better prediction accuracy of the newly proposed correlations.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeed Mohammadi
M.S. Student, School of Chemical Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Mohammad Amin Sobati
Assistant Professor, School of Chemical Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Mohammad Sadeghi
Associate Professor, School of Chemical Engineering, Iran University of Science and Technology, 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 :