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J-GLOBAL ID：202102283151880999   整理番号：21A3063543

逆行性ガスコンデンセート貯留層:ハイブリッドニューロ-ファジィコネクショニストパラダイムによる露点圧力の信頼できる推定【JST・京大機械翻訳】

Retrograde Gas Condensate Reservoirs: Reliable Estimation of Dew Point Pressure by the Hybrid Neuro-Fuzzy Connectionist Paradigm

著者 (6件)： Seyed Alizadeh Seyed Mehdi (Petroleum Engineering Department, Australian College of Kuwait, West Mishref 11411, Kuwait) ,  Bagherzadeh Ali (Mechanical Engineering Department, College of Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, Kerman 7616913439, Iran) ,  Bahmani Soufia (Department of Computer Engineering and Information Technology, Amirkabir University of Technology, Tehran 15875-4413, Iran) ,  Nikzad Amir (Department of Chemical Engineering, Omidiyeh Branch, Islamic Azad University, Omidiyeh 6373193719, Iran) ,  Aminzadehsarikhanbeglou Elnaz (Department of Chemical Engineering, Kashan University, Kashan, Isfahan 8731753153, Iran) ,  Tatyana Yu Subbotina (South Ural State University, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation)
資料名： Journal of Energy Resources Technology  (Journal of Energy Resources Technology)
巻： 144  号： 6  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0797B  ISSN： 0195-0738  CODEN： JERTD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 露点圧力(DPP)は,ガス貯留層性能評価,ガス/凝縮特性評価,貯留層開発と管理,および下流施設設計のための重要な熱力学特性である。しかし露点圧力測定は高価で時間のかかる作業である。熱力学的手法を用いたその推定は収束問題があり,利用可能な経験的相関はしばしば高い不確実性レベルを提供する。本論文では,390の文献測定を用いて,ハイブリッドニューロファジー結合器パラダイムを開発した。訓練アルゴリズムとクラスタ半径(radii)を含む適応ニューロファジー推論システム(ANFIS)トポロジーを,試行錯誤と統計解析を組み合わせて決定した。ハイブリッド最適化アルゴリズムと半径=0.675をANFISモデルの最良特性として識別した。観測されたR2=0.97948の高い値は,逆行性ガス凝縮貯留層のDPPを計算するための設計手法の優れた性能を確認した。さらに,視覚検査と統計的指標を用いてANFIS信頼性と利用可能な経験的相関を比較した。結果は,ANFISモデルが文献におけるよく知られた経験的相関と以前の知的パラダイムより正確であることを示した。設計したANFISモデル,最良の経験的相関,および文献における最も正確なインテリジェントパラダイムは,それぞれ,絶対平均相対偏差(AARD)1.60%,1.25%,および2.10%を示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 圧力測定 ,  位相幾何学 ,  凝縮 ,  熱力学 ,  熱力学的性質 ,  信頼性 ,  不確実性 ,  *露点 ,  ガス層 ,  *ガスコンデンセート ,  クラスタ ,  視覚検査 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 露点圧力 ,  逆行性ガス凝縮システム ,  経験的相関 ,  ハイブリッドニューロファジィアプローチ ,  精度監視 ,  石油/ガス貯留層 ,  石油工学

分類 (2件)： 採油,採ガス一般  (UA10010K) ,  管内流  (BC02090Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ガスコンデンセート ,  貯留層 ,  露点 ,  信頼 ,  推定