Thermodynamic Investigation of Asphaltene Precipitation during Primary Oil Production: Laboratory and Smart Technique
Notice bibliographique
Résumé
Asphaltene precipitation (AP) is recognized as a complicated occurrence that results in weakening reservoir characteristics and subsequent considerable decline in oil production rate. Asphaltene instability occurs due to variations in thermodynamic properties such pressure, temperature, and mixture composition. AP prediction is an important design factor in implementation of any enhanced oil recovery (EOR) process. In this study, experiments were conducted using some light oil samples to measure important phase behavior properties such as the bubble point pressure (BPP) and the amount of precipitated asphaltenes. A thermodynamics model was also developed to determine equilibrium compositions of the oil samples, considering AP. Then, potential application of a feed-forward artificial neural network (ANN) model, optimized by the imperialist competitive algorithm (ICA), was proposed to estimate BPP and the amount of AP. Comparison between the ICA-ANN predictions and the experimental data shows that the average absolute error between data originated from these two different approaches is less than 5%. In addition, it was found that temperature and pressure have the greatest impacts on AP during natural depletion. Employing laboratory PVT data, the thermodynamics framework resulted in construction of an asphaltene precipitation envelope. This study implies that utilization of an appropriate PVT model along with the ICA-ANN approach in the investigation of AP leads to more reliable predictions compared to the conventional ANN and also a scaling model. The outcomes of this study appear to be useful in the design stage of more-efficient EOR processes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».