Developing a Model Based on a Hybrid Neural Particle Swarm Optimization for Prediction of Dew Point Pressure
محل انتشار: سومین کنگره ملی مهندسی نفت
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 830
فایل این مقاله در 19 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:
IPEC03_136
تاریخ نمایه سازی: 7 تیر 1393
چکیده مقاله:
Dew point pressure is one of the most important parameters to characterize gas condensate reservoirs. Experimental determination of dew point pressure (DDP) in a window PVT cell is often difficultespecially in case of lean retrograde gas condensate. Therefore, searching for fast and robust algorithms for determination of DPP isusually needed. Despite of the wide range of applications and flexibility of ANNs in petroleum industries, design and structural optimization ofneural networks is still strongly dependent upon the designer's experience. To mitigate this problem, this paper presents a newapproach based on a hybrid neural particle swarm optimization to determine the DPP. Then, equations for DPP prediction by using theoptimized weights of network have been generated. With the obtained correlation, the user may use such results without a running the ANNsoftware. Consequently, this new model is compared with results obtained using other conventional models to make evaluation among different techniques. The results show that the hybrid model can be applied effectively and afford high accuracy and dependability for DPP forecasting for the wide range of gas properties and reservoir temperatures.
کلیدواژه ها:
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 :