Modeling residue formation from crude oil oxidation using tree-based machine learning approaches
Notice bibliographique
Résumé
In-situ combustion (ISC) offers a compelling solution for enhancing oil recovery, particularly for heavy crude oils. This process involves the oxidation and pyrolysis of hydrocarbons, generating heat and depositing fuel in the combustion front. In this work, the thermo-oxidative profiles and residue formation of crude oils during thermogravimetric analysis (TGA) were modeled using 3075 experimental data points from 18 crude oils with API gravities ranging from 5 to 42. Four advanced tree-based machine learning algorithms comprising gradient boosting with categorical features support (CatBoost), light gradient boosting machine (LightGBM), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost) were utilized to develop accurate predictive models. The results indicated that CatBoost outperformed the other models, achieving mean absolute relative error (MARE) values of 4.95% for the entire dataset, 5.92% for the testing subset, and 4.71% for the training subset. Moreover, it recorded a determination coefficient (R 2 ) value of 0.9993, highlighting its exceptional predictive capability. Furthermore, temperature was identified as the most influential factor affecting residual crude oil content, exhibiting a significant negative correlation, while API gravity also showed a negative impact. Conversely, asphaltene, resin, and heating rate positively correlated with residual content. Finally, the leverage method demonstrated that only 2.14% of the data were identified as suspected, with no out-of-leverage points detected, underscoring the reliability of the CatBoost model and the gathered experimental data. Effective management of fuel consumption and residue formation is crucial for maintaining the ISC process, and the CatBoost model has demonstrated strong predictive capabilities that support this objective.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».