Izvorni znanstveni članak

Razvoj umjetnih neuronskih mreža za predviđanje minimalnog tlaka miscibilnosti nafte i ugljičnog dioksida (CO2)

Abolfazl Bagheri Nezhad ; Department of Chemical Engineering and Petroleum, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
S. Maryam Mousavi ; Department of Energy Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
Sepehr Aghahoseini ; Department of Petroleum Engineering, Islamic Azad University, Kharg, Iran

Sažetak

Utiskivanje plina pod uvjetima miješanja je najraširenija metoda povećavanja iscrpka nafte, a njegova je primjena sve uočljivija u proizvodnji nafte diljem svijeta. Određivanje minimalnog tlaka miscibilnosti (MMP), kao glavnoga parametra u ovim projektima, je problem bez poznatog izravnog rješenja. Dostupne eksperimentalne metode oduzimaju mnogo vremena, a isto tako ni ne postoji neka univerzalna metoda. Dosad su istraživači pokušavali naći parametarsku korelaciju između različitih izravno mjerljivih parametara poput sastava injektiranog plina, temperature ležišta i sastava fluida u ležištu. Međutim, radi složene prirode ove pojave, predložene korelacije nisu točne ni pouzdane. Napravljeni su pokušaji korištenja umjetnih neuronskih mreža (ANNs) za utvrđivanje odnosa, koji možda postoje između MMP, plina i sastava ležišnog fluida i temperature ležišta. Arhitektura mreže temeljene na radijalnoj baznoj funkciji (RBF) uspješno je korištena za predviđanje CO2 MMP (minimalni tlak miscibilnosti nafte i CO2).

Ključne riječi

minimalni tlak miscibilnosti (MMP); umjetna neuronska mreža (ANN); radijalna bazna funkcija (RBF)

Hrčak ID:

67803

URI

https://hrcak.srce.hr/67803

Datum izdavanja:

29.4.2011.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.145 *