Artificial Neural Network Based Model for Crude Oil Viscosity Prediction
محل انتشار: هفتمین کنگره ملی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 820
فایل این مقاله در 12 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:
ICHEC07_615
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
Viscosity is a crucial physical property of crude oil which is used in the calculations of formation evaluation, fluid flow through porous media and the design of production and surface facilities, and pipeline. A feed-forward back-propagation neural network model with with Levenberg- Marquardt training algorithm is presented based on 357 data sets of Iranian crudes for estimation of saturated and undersaturated oil viscosity. The developed model is tested and compared to someempirical corrolations by 90 data sets. The neural network model is generally more accurate than correlations. It outperformed corrolations with highest corrolation coeficients and lowest average absolute relative errors.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Siyamak Moradi
Petroleum University of Technology, Abadan Faculty of Petroleum Engineering, Northern Bowarde, Abadan, Iran
Jamshid Moghadasi
Petroleum University of Technology, Abadan Faculty of Petroleum Engineering, Northern Bowarde, Abadan, Iran
Koorosh Kazemi
Petroleum University of Technology, Abadan Faculty of Petroleum Engineering, Northern Bowarde, Abadan, Iran
Saadat Mohammad Hosein Zadeh
Petroleum University of Technology, Abadan Faculty of Petroleum Engineering, Northern Bowarde, Abadan, 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 :