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J-GLOBAL ID：201702280235442073   整理番号：17A1703890

遺伝子発現計画法を用いた二酸化炭素増加石油回収における原油中のCO_2溶解度のモデル化【Powered by NICT】

Modeling of CO₂ solubility in crude oil during carbon dioxide enhanced oil recovery using gene expression programming

著者 (5件)： Rostami Alireza (Department of Petroleum Engineering, Petroleum University of Technology (PUT), Ahwaz, Iran) ,  Arabloo Milad (Young Researchers and Elites Club, North Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Kamari Arash (Department of Geology, Kansas State University, 108 Thompson Hall, Manhattan, KS 66506, USA) ,  Mohammadi Amir H. (Discipline of Chemical Engineering, School of Engineering, University of KwaZulu-Natal, Howard College Campus, King George V Avenue, Durban 4041, South Africa) ,  Mohammadi Amir H. (Institut de Recherche en Genie Chimique et Petrolier (IRGCP), Paris Cedex, France)
資料名： Fuel  (Fuel)
巻： 210  ページ： 768-782  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0023A  ISSN： 0016-2361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 石油貯留層へのCO_2フラッディングは,温室効果ガス排出と石油増進回収(EOR)の還元に由来する利点のためにはるかに普遍的な注目を集めている。特に混合モードで特にCO_2EORプロジェクトの実現可能性を決定するための適用した全てのパラメータの中で,CO_2の溶解度はCO_2注入の設計とシミュレーションにおいて重要な機能を有している。CO_2溶解度は油粘度,界面張力(IFT)減少,オイル移動度増加をもたらす原油の膨潤の上昇,および油回収の改善の還元に顕著な寄与をしている。本研究では,最近開発された強力なソフトコンピューティング技術として遺伝子発現プログラミング(GEP)は死んだ細菌と生きている油システムの両方において,新しい記号CO_2溶解度相関を確立するために利用した。さらに,人工神経回路網(ANN)の予測能力についても検討した。この理由のために,広範囲の運転条件のデータベースを公開された文献から行った。両ANN)およびGEP(遺伝子発現プログラミングベーススキームに含まれるパラメータはデッドオイルモデルにおける温度,飽和圧力,油分子量,および油比重である。これらパラメータに加えて,気泡点圧力の影響をライブオイルシステムに導入されている。次の段階では,これらのデータセットはトレーニング群の二つのサブセットに分離モデルの能力をチェックするためのモデルと試験群を構築した。提案したツールの有効性を評価するために,いくつかの統計的計算と図解を利用した。新しく提案したGEPベース相関のための適用広範な誤差解析はライブオイルのデッドオイルにおけるAARD=0.0378とR~2=0.9860,AARD=0.0376,R~2=0.9844の非常に正確な結果と満足できる一致を示した。本研究の結果に一致して,本研究における拡張GEPベースツールの最良の性能を調べ文献相関と比較して実証した。傾向分析の結果は,提案したモデルは,死んだ細菌と生きている油システムの両方において,以前発表した相関関係と比較して,測定データとの最良の一致を持つことを証明した。開発されたANNモデルは,ライブオイルにおけるGEPベース相関よりわずかに良い結果を与えた。が,デッドオイルにおけるGEPベース戦略であるANN法よりも正確であった。最後に,GEPベースモデルは,死んだ細菌と生きている油系におけるCO_2溶解度の迅速で効率的な推定のための信頼できるロバストな方法として役立つことができることが判った。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *原油 ,  データベース ,  *溶解度 ,  ニューラルネットワーク ,  粘度 ,  *二酸化炭素 ,  誤差解析 ,  *モデリング ,  *遺伝子発現 ,  フラッディング ,  ロバスト性 ,  石油貯留層 ,  *強制採収法 ,  細菌
準シソーラス用語： 遺伝子発現プログラミング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 強化された油回収(EOR) ,  CO_2フラッディング ,  気体溶解度 ,  遺伝子発現プログラミング(GEP) ,  誤差解析

分類 (2件)： 石油と石油製品の性質,分析,試験  (YF02020X) ,  採収法  (UA10040R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝子発現 ,  計画 ,  二酸化炭素 ,  増加石油回収 ,  原油 ,  溶解度 ,  モデル化