ISSN: ISSN 2472-0518

చమురు & గ్యాస్ పరిశోధన

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • RefSeek
  • హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
  • EBSCO AZ
  • OCLC- వరల్డ్ క్యాట్
  • పబ్లోన్స్
  • యూరో పబ్
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

Predicting fluid properties with new PVT correlations based on Libyan crudes

Alkhaboli M

PVT properties are very important in reservoir and production engineering analyses such as material balance calculations, well testing, reserve estimation, inflow performance, production operations and design of surface facilities. New empirical PVT correlations have been developed for Libyan crudes with reliable degree of accuracy. These include; bubble point pressure (Pb), oil formation volume factor (Bo), gas solubility (Rs), stock tank oil molecular weight (Mwt), dead oil viscosity (μod), saturated oil viscosity (μob), under-saturated oil viscosity (μo), and oil compressibility (Co). Around 300 PVT samples collected exclusively from Libya, mainly Sirte, Ghadames and Murzuq basins, were used in our study to develop the above PVT correlations and covered wide range of API gravity (26 to 51°API) and reservoir temperature normally found in Libyan reservoirs. Minitab regression tool was extensively used in our study to develop the PVT correlations and to statistically appraise them against the industry published correlations. The new proposed PVT correlations have demonstrated much better performance compared to the industry published correlations when tested for Libyan crudes. Also, Artificial Neural Network (ANN) models have been developed for Libyan PVT properties predictions. The models show acceptable accuracy and generally are more accurate than the empirical correlations.