(2005) Evaluation of empirically derived PVT properties for Nigerian crude oils. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF 9621.pdf Download (5MB) | Preview

Arabic Abstract

تقوم هذه الدراسة بعرض نتائج تقويم وتحديث أو إعادة حساب المعاملات لمعظم المعادلات الرياضية التجريبية للضغط والحجم والحرارة المتداولة في حساب كل من ضغط التشبع ، ونسبة الغاز المذاب إلى الزيت ، ومعامل الحجم التكويني للزيت عند ضغط التشبع ، ولزوجة الزيت المشبع بالغاز ولزوجة الزيت الخالي من الغاز لمجموعات من بيانات الضغط والحجم والحرارة جمعت من مناطق مختلفة من جمهورية نيجيريا ، واستحداث نماذج شبكات عصبية رياضية لجميع الخواص الخمسة السابقة الذكر للضغط والحجم والحرارة . كما قورنت أداء المعادلات الرياضية التجريبية باستخدام الأدوات الإحصائية والبيانات للتعرف على أفضل المعادلات الرياضية . وأيضاً تم مقارنة أداء المعادلات الرياضية التجريبية مع نماذج الشبكات العصبية الرياضية . وأظهرت هذه الدراسة أن النتائج تكون أكثر دقة عندما يعاد حساب المعاملات الرياضية التجريبية ببيانات المنطقة الجغرافية المدروسة . ويوضح هذا أن استخدام نيجيريا للمعادلات الرياضية التجريبية من منطقة أخرى غير مثالية . وأن النتائج المتحصل عليها من استخدام نماذج الشبكات العصبية الرياضية هي الأفضل لكل الخواص التي تمت دراستها .

English Abstract

This study presents an evaluation and tuning/recalculation of coefficients (using regression analysis) of some PVT correlations to estimating bubblepoint pressure (Pb), Solution gas-oil ratio (GOR), oil formation volume factor at bubblepoint (FVF), gas-saturated oil and dead-oil viscosity against a set of PVT data collected from different locations in Nigeria. Neural network models are also developed for all five PVT parameters. Statistical and graphical tools have been used to compare the performance of the correlations. Best correlation has been identified for each PVT parameter. Correlations performance was also compared with neural network models. The results of this study show that higher accuracy was obtained when correlations are tuned to the regional data; that present practice in Nigeria of using only Standing and Vasquez & Beggs correlations for Pb, Rs and Bob estimation is not the optimum. Also, Neural Network models' predictions are better for all PVT properties studied.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Petroleum
Department:	College of Petroleum Engineering and Geosciences > Petroleum Engineering
Committee Advisor:	Al-Marhoun, Muhammad A.
Committee Members:	Al-Yousef, Hasan Yousef and Osman, El-Sayed Ahmed
Depositing User:	Mr. Admin Admin
Date Deposited:	22 Jun 2008 13:45
Last Modified:	01 Nov 2019 13:49
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/9621