TY - JOUR ID - TI - Artificial Neural Network (ANN) for Prediction of Viscosity Reduction of Heavy Crude Oil using Different Organic Solvents الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ بتخفيض اللزوجة من النفط الخام الثقيل باستخدام مذيبات عضوية مختلفة AU - Firas K. Al-Zuhairi فراس خليل الزهيري AU - Rana Abbas Azeez رنا عباس عزيز AU - Muna Kheder Jassim منى خضر جاسم PY - 2020 VL - 26 IS - 6 SP - 35 EP - 49 JO - Journal of Engineering مجلة الهندسة SN - 17264073 25203339 AB - The increase globally fossil fuel consumption as it represents the main source of energy around the world, and the sources of heavy oil more than light, different techniques were used to reduce the viscosity and increase mobility of heavy crude oil. this study focusing on the experimental tests and modeling with Back Feed Forward Artificial Neural Network (BFF-ANN) of the dilution technique to reduce a heavy oil viscosity that was collected from the south- Iraq oil fields using organic solvents, organic diluents with different weight percentage (5, 10 and 20 wt.% ) of (n-heptane, toluene, and a mixture of different ratio toluene / n-Heptane) at constant temperature. Experimentally the higher viscosity reduction was about from 135.6 to 26.33 cP when the mixture of toluene/heptane (75/25 vol. %) was added. The input parameters for the model were solvent type, wt. % of solvent, RPM and shear rate, the results have been demonstrated that the proposed model has superior performance, where the obtained value of R was greater than 0.99 which confirms a good agreement between the correlation and experimental data, the predicate for reduced viscosity and DVR was with accuracy 98.7%, on the other hand, the μ and DVR% factors were closer to unity for the ANN model.

الزيادة في استهلاك الوقود الأحفوري على مستوى العالم وذلك لأنه تقريبا يمثل المصدر الرئيسي للطاقة ،وان مصادر النفط الثقيل هي أكثر من النفط الخفيف ، لذلك تم استخدام العديد من التقنيات لتقليل لزوجة النفط الثقيل وزيادة لتسهيل جريانة اثناء الاستخراج والنقل. ركزت هذه الدراسة على الاختبارات التجريبية لتقنية التخفيف لتقليل لزوجة الزيت الثقيل التي تم جمعة من جنوب العراق باستخدام المذيبات العضوية ومن ثم نمذجة البيانات التي تم الحصول عليها باستخدام شبكة التغذية العصبية الاصطناعية للخلف الأمامي (BFF-ANN)، واستنادا إلى مختلف المخففات العضوية وبنسب وزنية مختلفة (5 ، 10 و 20٪ بالوزن) من ( هيبتان ، تولوين ، ومزيج من نسبة مختلفة من التولوين / الهيبتان) عند درجة حرارة ثابتة. من الناحية التجريبية ، كان الحد الأدنى من اللزوجة يتراوح من 135.6 إلى 26.33 سنتي بواز عند إضافة خليط التولوين / الهيبتان (75/25 ٪ بالحجم).ان المتغيرات التي تم ادخالها للنموذج الذي تم انشاءه هي نوع المذيبات, النسب الوزنية المضافة من المذيبات ، دورة في الدقيقة ومعدل القص ، وقد أثبتت النتائج أن النموذج المقترح لديه أداء متفوق ، حيث كانت القيمة التي تم الحصول عليها من R أكبر من 0.99 مما يؤكد وجود توافق جيد بين نتائج النوذج الرياضي البيانات التي تم الحصول عليها مختبرياً ، كان الانخفاض المخمن للزوجة ونسبة درجة انخفاض الزوجة بدقة 98.7 ٪ من النتائج المختبرية ، وكانت عوامل الزوجة ونسبة درجة انخفاض الزوجة أقرب إلى واحد. ER -