Prediction of Oil Formation Volume Factor Using an Intelligent Tool: Artificial Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
The Oil Formation Volume Factor parameter is a very important fluid property in reservoir engineering computations. Ideally, this property should be obtained from actual measurements. Quite often, this measurement is either not available, or very costly to obtain. In such cases, empirically derived correlations are used in the prediction of this property. This work focuses on the use of an intelligent tool known as an artificial neural network (ANN) to address the inaccuracy of empirical correlations used for predicting oil formation volume factor. The new intelligent model was developed using 448 published data from the Middle East, Malaysia, Africa, North Sea, Mediterranean basin, Gulf of Persian fields and 160 data set collected from the Niger Delta Region of Nigeria. The data set was randomly divided into three parts of which 60% was used for training, 20% for validation, and 20% for testing. Both quantitative and qualitative assessments were employed to evaluate the accuracy of the new intelligent model to the existing empirical correlations. The ANN intelligent model outperformed the existing empirical correlations by the statistical parameters used with a lowest rank of 0.6313 and better performance plot. Key words : Oil formation volume factor; Empirical correlation; Artificial neural network; Back propagation; Statistical analysis
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».