Abstract
The calculation of the oil density is more complex due to a wide range of pressures and temperatures, which are always determined by specific conditions, pressure and temperature. Therefore, the calculations that depend on oil components are more accurate and easier in finding such kind of requirements. The analyses of twenty live oil samples are utilized. The three parameters Peng Robinson equation of state is tuned to get match between measured and calculated oil viscosity. The Lohrenz-Bray-Clark (LBC) viscosity calculation technique is adopted to calculate the viscosity of oil from the given composition, pressure and temperature for 20 samples. The tuned equation of state is used to generate oil viscosity values for a range of temperature and pressure extends from the reservoir to surface conditions.
The generated viscosity data is utilized in the neural network tool (NN) to get fitting model correlates the viscosity of oil with composition, pressure and temperature. The resulted error and the correlation coefficient of the model constructed are close to 0 and 1 respectively. The NN model is also tested with data that are not used in set up the model. The results proved the validity of the model. Moreover, the model’s outcomes demonstrate its superiority to selected empirical correlations.
The generated viscosity data is utilized in the neural network tool (NN) to get fitting model correlates the viscosity of oil with composition, pressure and temperature. The resulted error and the correlation coefficient of the model constructed are close to 0 and 1 respectively. The NN model is also tested with data that are not used in set up the model. The results proved the validity of the model. Moreover, the model’s outcomes demonstrate its superiority to selected empirical correlations.
Abstract
هنالك صعوبة كبيرة في حساب كثافة النفط على نطاق واسع من الضغوط ودرجات الحرارة، والحسابات التي تجرى لهذا الغرض دائما ما تكون محددة بشروط وضغط وحرارة معينين، لذلك فأن الحسابات التي تعتمد على مكونات النفط تكون أكثر دقة وسهولة في ايجاد هكذا نوع من المطاليب.
في هذا البحث تم استخدام تحاليل مختبرية لعشرين نموذج جمعت من مختلف حقول جنوبي العراق، استخدمت في هذا البحث معادلة (3 Parameters Peng-Robinson) لعمل التطابق بين لزوجة النفط المخرجة من التحاليل المختبرية وبين المحسوبة بواسطة البرنامج المستخدم. (LBC Correlation) هي الطريقة المتبعة لحساب لزوجة النفط لجميع الابار المستخدمة تحت ضغوط ودرجات حرارة مختلفة اعتمادا على مركبات نفوط هذه الابار. معادلة الحالة استخدمت لايجاد تطابق جيد بين قيم اللزوجة المقاسة والمحسوبة وكذلك ايجاد قيم جديدة للزوجة لنطاق واسع من درجات الحرارة والضغط.
ادخلت اللزوجة المحسوبة في برنامج الذكاء الصناعي (Neural Network) لايجاد نموذج الكتروني لحساب لزوجة النفط باستخدام التركيب والضغط والحرارة، بعد ايجاد النموذج وجد ان نسبة الخطأ كانت ضئيلة جدا مما يبرهن نجاح عملية النمذجة، كذلك تم فحص النموذج للتأكد من صحة عمله وذلك بأدخال بيانات بئر جديد لم تدخل بياناته في عملية النمذجة وكانت النتائج مطابقة للقيم المقاسة.
في هذا البحث تم استخدام تحاليل مختبرية لعشرين نموذج جمعت من مختلف حقول جنوبي العراق، استخدمت في هذا البحث معادلة (3 Parameters Peng-Robinson) لعمل التطابق بين لزوجة النفط المخرجة من التحاليل المختبرية وبين المحسوبة بواسطة البرنامج المستخدم. (LBC Correlation) هي الطريقة المتبعة لحساب لزوجة النفط لجميع الابار المستخدمة تحت ضغوط ودرجات حرارة مختلفة اعتمادا على مركبات نفوط هذه الابار. معادلة الحالة استخدمت لايجاد تطابق جيد بين قيم اللزوجة المقاسة والمحسوبة وكذلك ايجاد قيم جديدة للزوجة لنطاق واسع من درجات الحرارة والضغط.
ادخلت اللزوجة المحسوبة في برنامج الذكاء الصناعي (Neural Network) لايجاد نموذج الكتروني لحساب لزوجة النفط باستخدام التركيب والضغط والحرارة، بعد ايجاد النموذج وجد ان نسبة الخطأ كانت ضئيلة جدا مما يبرهن نجاح عملية النمذجة، كذلك تم فحص النموذج للتأكد من صحة عمله وذلك بأدخال بيانات بئر جديد لم تدخل بياناته في عملية النمذجة وكانت النتائج مطابقة للقيم المقاسة.