SUST Repository

New correlation for prediction of bubble point pressure for Sudan crude oil

Show simple item record

dc.contributor.author Mustafa, Hussam aldeen Mustafa Mohammed
dc.contributor.author Elgasim, Mohammed Abdelrahman Manofali
dc.contributor.author Idrees, Muhanad Abdu Khidir
dc.date.accessioned 2017-01-15T11:02:05Z
dc.date.available 2017-01-15T11:02:05Z
dc.date.issued 2016-10-01
dc.identifier.citation Mustafa,Hussam aldeen Mustafa Mohammed .New correlation for prediction of bubble point pressure for Sudan crude oil/Hussam aldeen Mustafa Mohammed Mustafa,Mohammed Abdelrahman Manofali Elgasim ,Muhanad Abdu Khidir Idrees;Mohamed Mirghani Mohammed Ali.-khartoum: Sudan University of Science & Technology, College of Petroleum Engineering and Technology, 2016.-66P:ill; 28cm.-Bachalore. en_US
dc.identifier.uri http://repository.sustech.edu/handle/123456789/15198
dc.description Bachelor Research en_US
dc.description.abstract Knowledge of bubble point pressure is one of the important factors in the primary developments of an oilfield. Bubble point pressure is required for analysis of wells performance, reservoir simulation, and production engineering calculations. As General, Bubble point pressure is determined from laboratory tests on samples collected from the bottom of the wellbore which are expensive, sampling-testing reliability and time consumed for conducting a laboratory test; this situation leads to motivation for developing mathematical bubble point pressure correlations. Several correlations have been proposed for bubble point pressure, however, the correlations could not predict bubble point pressure accurately over the wide range of operating conditions. Standing, Glaso, AL-Marhoun, Petroski-Farshed, Hanafy and Vasquez-Beggs correlations which are common used in the oil industry were evaluated against (212 datasets) of experimental data of bubble point pressure for Sudan crude oils. It has been found through statistical analysis that Vasques-Beggs and Standing models were the suitable correlations for predicting of bubble point pressure with relative root of mean squared error of 0.40935 and 0.422927 respectively and correlation coefficient of 0.8324 and 0.821133 respectively. The objective of this study is to develop new correlation using Polynomial Neural Network (PNN) method for predicting of bubble point pressure for Sudan oilfields. The most affecting parameters were used as the input layer to the network. Those were reservoir temperature, oil gravity, solution gas-oil ratio and gas relative density. The model was developed using 70% of datasets as a train data and tested by remaining data (30% of datasets). The new developed model has a good prediction performance of the bubble point pressure with relative root of mean squared error of 0.201667 and correlation coefficient of 0.959. All the above models were programmed in MATLAB software and Guide user interfaces (GUIs) were created for bubble point pressure evaluation. These GUIs were converted to Windows Standalone Application. ضغط الفقاعه للخام من الخواص المهمة لتطوير الحقول النفطيه حيث يستخدم في تحليلات ادائية الابار, نمذجه المكامن وحسابات هندسه الانتاج. عموما يتم قياس ضغط الفقاعه عن طريق التجارب المعمليه للعينات المأخوذه من الابار حيث تعتبر مكلفه واحيانا غير موثوقه بالإضافه ان التحاليل المعملية تستغرق وقث طويلا, لذا في هذه الحالة تطوير معادلات رياضية لحساب ضغط الفقاعة يعتبر مهما". هنالك عدة معادلات تنبؤية لحساب ضغط الفقاعة لكن معظمها قد يعطي نتائج غير دقيقة لاختلاف خواص الخام من منطقه لأخرى. تم تقييم المعادلات التنبؤية شائعة الاستخدام في الصناعة النفطية , وهي معادلات إستاندينغ , قلاسو , المرهون ,بيتروسكي- فارشيد , حنفي وفاسكيس-بيقيز بإستخدام 212 نقاط بيانات من القياسات المعمليه لضغط الفقاعه لخام السودان النفطي حيث وجد اعتمادا" علي التحاليا الإحصائيه لنتائج التقيم ان معادلتي فاسكيس-بيقيز وإستاندينغ هما احسن المعادلات التنبؤيه لضغط الفقاعه لخام السودان. الهدف من هذا البحث هو استحداث معادله تنبؤيه جديده لحساب ضغط الفقاعه لخام السودان بإستخدام الشبكات العصبونيه الذكيه –كثيرات الحدود. حيث كانت المعطيات التي تم ادخالها للشبكه هي :درجه حراره المكمن,درجه كثافه الخام,ذوبانيه الغاز في النفط واخيرا كثافه الغاز. تم انشاء المعادله الجديده بتعليم الشبكه العصبونيه الذكيه باستخدام70 % من البيانات المدخله وتم التحقق من فعاليه وادائيه المعادله بال 30% الاخري من البيانات. اعطت المعادله التنبؤيه الجديده ادائيه افضل للتنبؤ بضغط الفقاعه مقارنه بمعادلتي فاسكيس-بيقيز و إستاندينغ حيث ان لها اقل خطأ نسبي,واعلي معدل ارتباط بين القيم المقاسه من المعمل والمحسوبه. كل المعادلات المذكوره اعلاه تمت برمجتها بإستخدام برنامج الماتلاب وانشاء واجهات للمستخدم لتقيم ضغط الفقاعه وتسهيل الحسابات.تم تحويل هذه الواجهات لبرنامج حاسبوبي يعمل في نظام تشغيل وندوز. en_US
dc.description.sponsorship Sudan University of Science & Technology en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Sudan University of Science & Technology en_US
dc.subject bubble point pressure en_US
dc.subject Sudan crude oil en_US
dc.subject correlation en_US
dc.title New correlation for prediction of bubble point pressure for Sudan crude oil en_US
dc.title.alternative معادلة جديده للتنبؤ بضغط الفقاعه لخام السودان النفطي en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Share

Search DSpace


Browse

My Account