ESTI MATION OF HEPTANE PLUS DISTRIBUTION IN ONE OF IRANIAN FIELD BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی نفت، گاز و پتروشیمی
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 531
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICOGPP02_194
تاریخ نمایه سازی: 29 آبان 1394
چکیده مقاله:
In characterization of heptane plus fractions in addition to bulk properties such as molecular weight and specific gravity, properties distribution is also required. Bulk properties can be measured easily but determination of properties distribution is more costly and time consuming. So the characterization methods are used for determining the properties distribution, which need at least some distribution data for calculating their constant coefficients. The main objective of this paper is to useartificial intelligence as a characterization method to estimate heptane plus fractions. In this work an artificial neural network has been trained and test with 62 samples of gas condensate from an Iranian field. Inputs of ANN are specific gravity (SG), molecular weight (Mw) and true boiling point (Tb). The results show that the estimated weight fractions distribution is very close to the experimental results.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
b Bagheritabar
Azad University, Mahshahr,
g Moradi
Faculty of Chemical Engineering, Razi University