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J-GLOBAL ID：202002233896028520   整理番号：20A0016657

超臨界領域におけるサワーガスの硫黄含有量のモデリングへの洞察【JST・京大機械翻訳】

An insight into the modeling of sulfur content of sour gases in supercritical region

著者 (3件)： Bemani Amin (Petroleum Engineering Department, Petroleum University of Technology, Ahwaz, Iran) ,  Baghban Alireza (Department of Chemical Engineering, Amirkabir University of Technology, Mahshahr Campus, Mahshahr, Iran) ,  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)
資料名： Journal of Petroleum Science and Engineering  (Journal of Petroleum Science and Engineering)
巻： 184  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0412A  ISSN： 0920-4105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サワーガス貯留層は世界における良く知られたエネルギー資源の一つであり,それらの問題の研究,特に硫黄の堆積は化学および石油技術者にとって興味がある。この事実により,硫黄の堆積における最も重要な因子として知られている超臨界サワーガスにおける硫黄溶解度の予測は,現在の研究の主目的と考えられている。本研究では,最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)と適応ニューロファジィ推論システム(ANFIS)を粒子群最適化(PSO)と結合し,貯留層圧力,温度,およびサワーガスの組成に関する硫黄溶解度を推定した。提案したアルゴリズムの能力と可能性を,文献で利用可能な170の実験データを通して研究した。また,提案したアルゴリズム結果を4つの公表された方法結果と比較し,硫黄溶解度の推定においてLSSVM-PSOとANFIS-PSOの大きな能力を示した。一方,入力パラメータの有効性を評価し,圧力が超臨界サワーガス中の硫黄溶解度に最も影響することを主張した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エネルギー資源 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  *超臨界 ,  *モデリング ,  溶解度 ,  有効性 ,  アルゴリズム ,  *サワーガス ,  *硫黄
準シソーラス用語： 入力パラメータ ,  粒子群最適化 ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  最小二乗-サポートベクトルマシン ,  貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 硫黄溶解度 ,  LSSVM-PSO ,  ANFIS-PSO ,  サワーガス ,  モデリング

分類 (1件)： 油層工学  (UA10030G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 超臨界 ,  サワーガス ,  硫黄 ,  含有量 ,  モデリング ,  洞察