Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán chỉ số khúc xạ của dầu thô thông qua hồi quy vector hỗ trợ được tối ưu hóa: sự cạnh tranh giữa các kỹ thuật tối ưu hóa
Tóm tắt
Chỉ số khúc xạ (RI) cung cấp thông tin quý giá về các phép tính khác nhau trong kỹ thuật chứa chất, làm cho nó trở thành một tham số chính để đặc trưng hóa dầu thô. Việc xác định chỉ số này thông qua thí nghiệm tốn kém về vốn, mất thời gian, và cũng đòi hỏi nhiều công sức. Do đó, điều cần thiết là tìm kiếm một phương pháp ước lượng hiệu quả và chính xác cho chỉ số khúc xạ của dầu thô. Trong nghiên cứu này, một phương pháp thông minh dựa trên hồi quy vector hỗ trợ (SVR) được tối ưu hóa đã được giới thiệu để tìm mối tương quan định lượng giữa chỉ số khúc xạ của dầu thô và dữ liệu phần trăm SARA (bão hòa, thơm, nhựa và asphaltene). Việc tối ưu hóa SVR được thực hiện thông qua ba phương pháp tìm kiếm, bao gồm: kết hợp tìm kiếm lưới và mẫu (HGP), thuật toán di truyền (GA), và thuật toán cạnh tranh đế quốc (ICA). Sử dụng các phương pháp này, ba mô hình được xây dựng và kiểm tra trên dữ liệu thí nghiệm thu thập từ tài liệu nguồn mở. Để đánh giá hiệu suất của những mô hình này, các đầu ra của chúng được so sánh với dữ liệu thí nghiệm tương ứng dựa trên tiêu chí thống kê. Nghiên cứu so sánh cho thấy rõ lợi thế của ICA so với các đối thủ (GA và HGP) trong việc tối ưu hóa các tham số của SVR. Hồi quy vector hỗ trợ được tối ưu hóa bằng ICA cho kết quả R^2 là 0.9971 và MSE là 1.48548e−05, cho thấy hiệu quả của nó trong việc xác định chỉ số khúc xạ của dầu thô từ dữ liệu SARA.
Từ khóa
#chỉ số khúc xạ #dầu thô #hồi quy vector hỗ trợ #tối ưu hóa #SARATài liệu tham khảo
Afshar M, Gholami A, Asoodeh M (2014) Genetic optimization of neural network and fuzzy logic for oil bubble point pressure modeling. Korean J Chem Eng 31(3):496–502
Al-Anazi AF, Gates ID (2010) Support vector regression for porosity prediction in a heterogeneous reservoir: a comparative study. Comput Geosci 36:1494–1503
Al-Anazi AF, Gates ID (2012) Support vector regression to predict porosity and permeability: effect of sample size. Comput Geosci 39:64–76
Alikhani-koupaei J, Abdechiri M (2010) An optimization problem for evaluation of image segmentation methods. Int J Compu Net Security 2:142–149
Ansari HR (2014) Use seismic colored inversion and power law committee machine based on imperial competitive algorithm for improving porosity prediction in a heterogeneous reservoir. J Appl Geophys 108:61–68
Ansari HR, Gholami A (2015a) Robust method based on optimized support vector regression for modeling of asphaltene precipitation. J Pet Sci Eng 135:201–205
Ansari HR, Gholami A (2015b) An improved support vector regression model for estimation of saturation pressure of crude oils. Fluid Phase Equilib 402:124–132
Ashoori S, Abedini A, Abedini R, Qorbani Nasheghi K (2010) Comparison of scaling equation with neural network model for prediction of asphaltene precipitation. J Pet Sci Eng 72:186–194
Asoodeh M, Gholami A, Bagheripour P (2014a) Asphaltene precipitation of titration data modeling through committee machine with stochastically optimized fuzzy logic and optimized neural network. Fluid Phase Equilib 364:67–74
Asoodeh M, Gholami A, Bagheripour P (2014b) Oil-CO2 MMP determination in competition of neural network, support vector regression, and committee machine. J Dispers Sci Technol 35(4):564–571
Assareh E, Behrang MA, Assari MR, Ghanbarzadeh A (2010) Application of PSO (particle swarm optimization) and GA (genetic algorithm) techniques on demand estimation of oil in Iran. Energy 35(12):5223–5229
Atashpaz-Gargari E, Lucas C (2007) Imperialist competitive algorithm: an algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. In: IEEE paper
Atashpaz-Gargari E, Hashemzadeh F, Rajabioun R, Lucas C (2008) Colonial competitive algorithm: a novel approach for PID controller design in MIMO distillation column process. Int J Intel Comput Cybern 1:337–355
Bagheripour P, Gholami A, Asoodeh M, Vaezzadeh-Asadi M (2015) Support vector regression based determination of shear wave velocity. J Pet Sci Eng 125:95–99
Buckley JS, Morrow NR (2003) Wettability and imbibition: microscopic distribution of wetting and its consequences at the core and field scales. Final Report. submitted by: New Mexico Petroleum Recovery Research Center
Buckley JS, Wang J (2002) Crude oil and asphaltene characterization for prediction of wetting alteration. J Pet Sci Eng 33:195–202
Chamkalani A (2012) Correlations between SARA fractions, density and RI to investigate the stability of asphaltene. ISRN Anal Chem. doi:10.5402/2012/219276
Chamkalani A, Mohammadi AH, Eslamimanesh A, Gharagheizi F, Richon D (2012) Diagnosis of asphaltene stability in crude oil through ‘‘two parameters’’ SVM model. Chem Eng Sci 81:202–208
Chamkalani A, Chamkalani R, Mohammadi AH (2014) hybrid of two heuristic optimizations with LSSVM to predict refractive index as asphaltene stability identifier. J Dispers Sci Technol 35:1041–1050
El Ghandoor H, Hegazi E, Nasser I, Behery GM (2003) Measuring the refractive index of crude oil using a capillary tube interferometer. Opt Laser Technol 35:361–367
Fan T, Wang J, Buckley JS (2002) Evaluating crude oils by SARA analysis, SPE paper 75228
Flores BE (1986) A pragmatic view of accuracy measurement in forecasting. Omega 14:93–98
Gholami A, Asoodeh M, Bagheripour P (2014a) Fuzzy assessment of asphaltene stability in crude oils. J Dispers Sci Technol 35:1041–1050
Gholami A, Asoodeh M, Bagheripour P (2014b) Smart Determination of difference index for asphaltene stability evaluation. J Dispers Sci Technol 35:572–576
Gholami A, Asoodeh M, Bagheripour P (2014c) How committee machine with SVR and ACE estimates bubble point pressure of crudes. Fluid Phase Equilib 382:139–149
Gholami A, Afshar M, Bagheripour P, Asoodeh M, Vaezzadeh-Asadi M (2015) Smart correlation of compositional data to saturation pressure. J Nat Gas Sci Eng 22:661–669
Hemmati-Sarapardeh A, Khishvand M, Naseri A, Mohammadi AH (2013) Toward reservoir oil viscosity correlation. Chem Eng Sci 90:53–68
Holland JH (1975) Adaptation in natural and artificial systems. University of Michigan Press, Michigan
Khabbazi A, Atashpaz-Gargari E, Lucas C (2009) Imperialist competitive algorithm for minimum bit error rate beam forming. Int J Bio-Inspired Comput 1:125–133
Khishvand M, Khamehchi E (2012) Nonlinear risk optimization approach to gas lift allocation optimization. Ind Eng Chem Res 51(6):2637–2643
Mohaghegh S (2000) Virtual-intelligence applications in petroleum engineering: part 2-Evolutionary Computing. J Pet Technol 52:40–46
Naseri A, Khishvand M, Sheikhloo AA (2014) A correlations approach for prediction of PVT properties of reservoir oils. Pet Sci Technol 32(17):2123–2136
Rajabioun R, Atashpaz-Gargari E, Lucas C (2008) Colonial competitive algorithm as a tool for Nash equilibrium point achievement. Comput Sci Appl 5073:680–695
Rasuli Nokandeh N, Khishvand M, Naseri A (2012) An artificial neural network approach to predict asphaltene deposition test result. Fluid Phase Equilib 329:32–41
Riazi MR, Al-Otaibi GN (2001) Estimation of viscosity of liquid hydrocarbon systems. Fuel 80:27–32
Shokooh Saljooghi B, Hezarkhani A (2014) Comparison of WAVENET and ANN for predicting the porosity obtained from well log data. J Pet Sci Eng 123:172–182
Shokooh Saljooghi B, Hezarkhani A (2015) A new approach to improve permeability prediction of petroleum reservoirs using neural network adaptive wavelet (wavenet). J Pet Sci Eng 133:851–861
Steinwart I, Christmann A (2008) Support vector machines. Springer, NewYork
Tatar A, Shokrollahi A, Halali MA, Azari V, Safari H (2015) A Hybrid intelligent computational scheme for determination of refractive index of crude oil using SARA fraction analysis. Can J Chem Eng 93(9):1547–1555
Taylor SD, Czarnecki J, Masliyah J (2001) Refractive index measurements of diluted bitumen solutions. Fuel 80:2013–2018
Touba H, Mansoori GA, Sarem AMS (1997) New analytic techniques for petroleum fluid characterization using molar refraction, SPE paper 38312
Vapnik V (1982) Estimation of dependences based on empirical data. Springer, Berlin
Vapnik V (1995) The nature of statistical learning theory. Springer, New York
Vapnik V (1998) Statistical learning theory. Wiley, New York
Vargas FM, Chapman WG (2010) Application of the one-third rule in hydrocarbon and crude oil systems. Fluid Phase Equilib 290:103–108
Vert JP, Schölkopf B, Tsuda K (2004) Kernel methods in computational biology. MIT Press, Cambridge
Zargar G, Gholami A, Asoodeh M, Bagheripour P, Vaezzadeh-Asadi M (2015) PSO-fuzzy eliminates deficiency of neuro-fuzzy in assessment of asphaltene stability. Indian J Chem Technol 22:135–140