CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

Application of GK Fuzzy Clustering Method for PVT Analysis of Gas Condensate Reservoirs

اعتبار موردنیاز: ۱ | تعداد صفحات: ۱۲ | تعداد نمایش خلاصه: ۲۶۶ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۹۰
کد COI مقاله: ICHEC07_643
زبان مقاله: انگلیسی
حجم فایل: ۵۱۳.۶۹ کلیوبایت (فایل این مقاله در ۱۲ صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.
با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک مقاله) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید. در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.
لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید. در پایگاه سیویلیکا عموما مقالات زیر ۵ صفحه فولتکست محسوب نمی شوند و برای خرید اینترنتی عرضه نمی شوند.
برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود PDF مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای ۱۲ صفحه است در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : ۳۰,۰۰۰ ریال

آدرس ایمیل خود را در زیر وارد نموده و کلید خرید با پرداخت اینترنتی را بزنید. آدرس ایمیل:

رفتن به مرحله بعد:

در صورت بروز هر گونه مشکل در روند خرید اینترنتی، بخش پشتیبانی کاربران آماده پاسخگویی به مشکلات و سوالات شما می باشد.

مشخصات نویسندگان مقاله Application of GK Fuzzy Clustering Method for PVT Analysis of Gas Condensate Reservoirs

  m Assareh - Department of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, P.O. Box 11365-9465, Tehran, Iran
  c Ghotbi - Department of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, P.O. Box 11365-9465, Tehran, Iran
  m.r pishvaie - Department of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, P.O. Box 11365-9465, Tehran, Iran

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

کلیدواژه‌ها:

Fluid Characterization, Gustafson-Kessel algorithm, PVT Analysis, Hyper-Component Generation, Gas Condensate Reservoirs.

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
http://www.civilica.com/Paper-ICHEC07-ICHEC07_643.html
کد COI مقاله: ICHEC07_643

نحوه استناد به مقاله:

برای بار اول: (Assareh, m; c Ghotbi & m.r pishvaie, ۱۳۹۰)
برای بار دوم به بعد: (Assareh; Ghotbi & pishvaie, ۱۳۹۰)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز:
تعداد مقالات: ۱۶۶۹۲
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

شبکه تبلیغات علمی کشور

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.