Development of an Artificial Neural Network Algorithm for the Prediction of Asphaltene Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
The precipitation and deposition of crude oil polar fractions such as asphaltenes in petroleum reservoirs considerably reduce rock permeability and oil recovery. Therefore, it is of great importance to determine how and how much the asphaltenes precipitate as a function of pressure, temperature, and liquid phase composition. The authors designed and applied an Artificial Neural Network (ANN) model to predict the amount of asphaltene precipitation at a given operating condition. Among this training, the back-propagation learning algorithm with different training methods was used. The most suitable algorithm with an appropriate number of neurons in the hidden layer, which provides the minimum error, was found to be the Levenberg-Marquardt (LM) algorithm. An extensive experimental data for the amount of asphaltene precipitation at various temperatures (293–343 K) was used to create the input and target data for generating the ANN model. The predicted results of asphaltene precipitation from the ANN model was also compared with the results of proposed scaling equations in the literature. The results revealed that scaling equations cannot predict the amount of asphaltene precipitation adequately. With an acceptable quantitative and qualitative agreement between experimental data and predicted amount of asphaltene precipitation for all ranges of dilution ratio, solvent molecular weight and temperature was obtained through using ANN model.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».