Development of an Artificial Neural Network Algorithm for the Prediction of Asphaltene Precipitation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle