先端化学工学ジャーナル

概要

人工ニューラルネットワークを用いたアラゴアス井戸密度の数学的モデリング

タチアナ GD ダ シルバ、エバートン ロレンコ、マルシオ A. サンパイオ ピントス、ダイバー サントス

密度は、石油の品質を分析するために一般的に適用される物理化学的特性であり、機器のサイズ設定と適用の基礎となり、プロセスをより効率的にします。同じことが、生産と石油精製中に、調査される石油の特性を確認するために使用されます。したがって、この研究では、密度の特性評価と人工ニューラルネットワーク (ANN) によるトレーニングと予測を通じて、セルジッペ-アラゴアス盆地のピラールおよびタブレイロ ド マルチンス油田からの石油サンプルを分析しました。研究では、セルジッペ-アラゴアス盆地の石油密度から取得されたデータは軽油フレーム内であり、ANN で実行された分析から、目的の出力データはネットワーク出力に非常に近いことが示されました。したがって、密度の特性評価は、ある場所から別の場所への流体の移動があるいくつかの工業プロセスで基本となり、適切な流れのための有用な技術を見つけるために不可欠です。