Prediction of PVT Properties of Iranian Oil Fields Using Artificial Neural Networks
Publish place: 5th International Congress on Chemical Engineering
Publish Year: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,314
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC05_077
تاریخ نمایه سازی: 7 بهمن 1386
Abstract:
Reservoir fluid properties are of high importance in reservoir engineering calculations. Formation volume factor at the bubble point pressure and reservoir bubble point pressure are two of the reservoir properties for which many empirical correlations have been developed. In this study Artificial Neural Networks models have been represented to predict the above properties for Iranian oil fields. This study is developed using 387
published data from more than 40 Iranian oil fields. The results show that the developed models provide better predictions and higher accuracy than the published empirical correlations.
Keywords:
Authors
Fateme Mehran
Faculty of Chemical Engineering, Mazandaran University, Iran
Kamyar Movagharnejad
Faculty of Chemical Engineering, Mazandaran University
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :