Prediction of CO<sub>2</sub>Solubility in Oil and the Effects on the Oil Physical Properties
Notice bibliographique
Résumé
CO2 solubility in oil is a key parameter in CO2 flooding process. It results in oil swelling, increased oil density, and decreased oil viscosity. Laboratory studies needed to cover a wider range of data, and are time consuming, costly, and may be not available or possible in many situations. On the other hand, although various models and correlations are useful in certain situations, they may are not be applicable in many situations. In this study, a new genetic algorithm- (GA)-based technique has been used to develop more reliable correlations to predict CO2 solubility, oil swelling factor (SF), CO2-oil density, and viscosity of CO2-oil mixtures. Based on the Darwinian theory, the GA technique mimics some of the natural process mechanisms. Furthermore, GA-based model correlations recognize all the major parameters that affect each physical property and also well address the effects of CO2 liquefaction pressure. Genetic algorithm-based correlations have been successfully validated with published experimental data. In addition, a comparison of these correlations has been made against widely used correlations in the literature. It has been noted that the GA-based correlations yield more accurate predictions with lower errors than all other correlations tested. Furthermore, unlike other correlations that are applicable to limited data ranges and conditions, GA-based correlations have been validated over a wider range of data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».