شبکه عصبی مصنوعی در تخمین ویسکوزیته نفت خام – Artificial Neural Network in Estimating Crude Oil Viscosity

1,422,000 ریال

موجود در انبار

ناشر : انتشارات موجک

کد کتاب : M645

عنوان : شبکه عصبی مصنوعی در تخمین ویسکوزیته نفت خام

تاليف : دانیال احمدی تک

مشخصات ظاهری : ۶۷ صفحه، قطع وزيری

چاپ اول : تابستان ۱۴۰۰، تيراژ : ۵۰۰ جلد

قيمت : ۱۵۸۰۰۰۰ ريال، شابک : ۳-۳۱۷-۹۹۴-۶۰۰-۹۷۸

حقوق چاپ و نشر برای ناشر محفوظ است.

————————————————————————————————————————————————————————————————————————–

Publisher: Mojak Publication
Book Code: M645
Title: Artificial neural network in estimating the viscosity of crude oil
Author: Daniel Ahmadi Tak
Appearance: 67 pages, ministerial cut
First edition: Summer 1400, Circulation: 500 volumes
Price: 1580000 Rials, ISBN: 3-317-994-600-978
Copyright reserved for the publisher.

موجود در انبار

توضیحات

 

جهت دانلود فایل پی دی اف خلاصه کتاب، بر روی لینک زیر کلیک نمایید.

M645_Abstract

پیشگفتار

ویسکوزیته یک مایع به عنوان اندازه‌گیری کمی مقاومت سیال در برابر جریان تعریف می‌شود (وایت، ۲۰۰۳). به طور خاص‌تر، میزان کرنش مایع را که توسط یک تنش برشی اعمال شده تولید می‌شود، تعیین می‌کند. کمیت گرانروی در تولید نفت، حمل و نقل از طریق خطوط لوله و فرآیندهای بازیافت نفت نقش بسیار مهمی دارند. بدست آوردن مقدار دقیق ویسکوزیته می‌تواند دشوار باشد به ویژه برای نفت زنده. لذا این خصوصیت بسیار مهم هست و باید برای شبیه سازی مخزن دقیقاً ارزیابی شود. اندازه‌گیری ویسکوزیته نفت مرده با استفاده از روابط تجربی در دمای غیر از دمای مخزن آسان‌تر است. این اندازه‌گیری‌های نفت مرده می‌تواند به عنوان نقطه شروع برای پیش‌بینی گرانروی نفت زنده استفاده شود. دشواری و هزینه‌های بالای اندازه‌گیری ویسکوزیته نفت در شرایط مخزن از دلایل اصلی کمبود چنین داده‌هایی در دماهای دیگر است. علاوه بر این، ویسکوزیته راهنمای مهمی برای شبیه سازی عددی برای تعیین اقتصادی بودن پروژه افزایش بازیابی نفت (EOR) و موفقیت یا عدم موفقیت آن است. در نتیجه، یک رابطه‌ی تجربی باید این مقادیر را در دماهای مختلف تخمین بزند.
ویسکوزیته نفت خام به عوامل زیادی مانند ترکیب شیمیایی اصلی بستگی دارد. بنابراین، به نظر می‌رسد توسعه یک مدل جامع از ویسکوزیته قابل کاربرد در مناطق مختلف جهان یک کار بسیار چالش برانگیز است. بدست آوردن مقدار ویسکوزیته نفت خام عموما از طریق گزارشات PVT و معادلات عددی انجام می‌پذیرد. چندین رابطه‌ی تجربی برای پیش‌بینی گرانروی نفت در منابع موجود است. یک گزارش PVT روشی استاندارد برای برآورد مشخصات هر سیال می‌باشد اما زمان و هزینه بدست اوردن ویسکوزیته نفت خام، پارامترهایی هستند که در برنامه ریزی انجام کار و صرف هزینه مورد توجه هستند. به علاوه معمولا تخمین صحیح ویسکوزیته سیال برای طراحی دقیق تجهیزات و اکتشاف چاه مورد نیاز است. بنابراین معادلات عددی برای پیش‌بینی ویسکوزیته نفت خام راه حلی مناسب به شمار خواهد رفت. ویسکوزیته نفت خام به شدت تابع دما، فشار، وزن مخصوص گاز محلول و حلالیت گاز می‌باشد. دمای مخزن به عنوان عامل موثر بر تضعیف نیروهای بین مولکولی سیال و روان سازی مولکول‌های مایع مطرح می‌باشد که افزایش آن باعث کاهش ویسکوزیته مایع در مخزن می‌گردد. ولی لازم به ذکر است که عموما دماي مخزن مقداری ثابت در نظر گرفته می‌شود و تابع پارامتر دیگری نمی‌باشد. پارامتر فشار مخزن نیز از جهت حالت بررسی ویسکوزیته بسیار کلیدی است. معمولاً ویسکوزیته نفت خام در صورت امکان در آزمایشگاه و در شرایط فشار و دمای مخزن تعیین می‌شود، ولی در صورت عدم دسترسی به داده‌های آزمایشگاهی از روابط تجربی برای محاسبه آن استفاده می‌شود. ویسکوزیته نفت خام یک ویژگی اصلی برای تجزیه و تحلیل مهندسی نفت مانند ارزیابی سیال است.

————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

Abstract

The viscosity of a liquid is defined as a quantitative measure of the fluid resistance to flow (White, 2003). In particular, it determines the amount of fluid strain produced by a shear stress applied. The quantity of viscosity plays a very important role in oil production, transportation through pipelines and oil recovery processes. Getting the right amount of viscosity can be difficult, especially for living oil. Therefore, this feature is very important and must be accurately evaluated to simulate the tank. It is easier to measure the viscosity of dead oil using experimental relationships at temperatures other than tank temperature. These dead oil measurements can be used as a starting point for predicting live oil viscosity. The difficulty and high cost of measuring oil viscosity in reservoir conditions are the main reasons for the lack of such data at other temperatures. In addition, viscosity is an important guide for numerical simulations to determine the economics of an oil recovery enhancement (EOR) project and its success or failure. Consequently, an empirical relation must estimate these values ​​at different temperatures.
The viscosity of crude oil depends on many factors, such as the basic chemical composition. Therefore, developing a comprehensive model of viscosity applicable in different parts of the world seems to be a very challenging task. Obtaining the amount of crude oil viscosity is usually done through PVT reports and numerical equations. There are several empirical relationships for predicting oil viscosity in available resources. A PVT report is a standard way to estimate the characteristics of each fluid, but the time and cost of obtaining crude oil viscosity are parameters that are considered in planning work and cost. In addition, accurate estimation of fluid viscosity is usually required for accurate equipment design and well exploration. Therefore, numerical equations will be a suitable solution for predicting the viscosity of crude oil. The viscosity of crude oil is strongly dependent on temperature, pressure, specific gravity of dissolved gas and gas solubility. Tank temperature is considered as an effective factor in weakening the intermolecular forces of fluid and lubrication of liquid molecules, which increases the viscosity of the liquid in the tank. It should be noted, however, that the reservoir temperature is generally considered a constant value and is not a function of any other parameter. The reservoir pressure parameter is also very key in terms of viscosity check mode. The viscosity of crude oil is usually determined in the laboratory if possible under the conditions of tank pressure and temperature, but in the absence of access to laboratory data, experimental relationships are used to calculate it. Crude oil viscosity is a key feature for petroleum engineering analysis such as fluid evaluation.

نقد و بررسی‌ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “شبکه عصبی مصنوعی در تخمین ویسکوزیته نفت خام – Artificial Neural Network in Estimating Crude Oil Viscosity”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

There are no products