A new mathematical model is proposed using machine learning techniques for estimating PVT fluids properties such as bubble pressure and oil formation volume factor as a function of the solution gas-oil ratio, gas specific gravity, oil specific gravity, and temperature. The result obtained with this new approach are compared with previous published correlations. The proposed method for PVT properties estimation consists of two stages: data decorrelation through Principal Component Analysis (PCA) and PVT properties estimation through an Artificial Neural Network (ANN). Data decorrelation is used to reduce redundancy in the data, which decrease the number of neurons and hidden layers needed for an ANN to achieve a high accuracy estimation. In the development of the proposed method there were used 504 points obtained from the literature as follows: 360 for training, 40 for cross-correlation and 104 for testing. The present model was compared with empirical correlations of PVT fluids properties in terms of absolute average percent error, standard deviation, and correlation coefficient; using worldwide experimental PVT data. The results obtained show that the proposed model provides better estimation and higher accuracy than the published empirical correlations. The present model provides predictions of the bubble pressure and formation volume factor with a correlation coefficient approximately of 98%. Trend tests were performed to check the behavior of the predicted values of bubble pressure and formation volume factor for any change in reservoir temperature, solution gas-oil ratio, gas gravity and stock-tank oil gravity. The model was based on artificial neural networks, and developed using 504 published data sets from the Middle East, Malaysia, and North Sea fields. This improvement in PVT calculation accuracy will be of invaluable support for simulations and designs applied in Oil industry.
Resumen. En un contexto de medios sociales digitales, donde existen múltiples formas de vinculación entre usuarios, resulta importante contar con herramientas que permitan analizar los procesos de interacción presentes en estas plataformas. El análisis de redes sociales utiliza frecuentemente diagramas nodo-enlace para representar las relaciones entre un conjunto de actores. Sin embargo, la representación visual de grafos con información adicional en vértices y aristas es una tarea compleja y pocos programas cuentan con esta característica. Presentamos una propuesta para la recuperación y procesamiento de tuits con el fin de visualizar redes de Comunicación Política en Twitter. El sistema incluye clasificación automática de usuarios, diferenciación del tipo de aristas dependiendo de si es una mención, una respuesta o un retuit, así como visualización interactiva de los grafos. Palabras clave: Visualización de redes complejas, interacción en medios sociales, clasificación automática, ciencias de datos en comunicación política.
RESUMENLa acrofobia es un miedo irracional, exagerado e irreprimible a las alturas, las personas que la padecen pueden llegar a sentir temor no solamente desde grandes alturas, sino también al estar en un balcón, unas escaleras, entre otras. En la actualidad existen diferentes tipos de tratamientos como lo son los psicológicos, los de exposición, los cognitivoscomportamentales, donde se ha considerado la exposición como la manera más efectiva de afrontar estar fobia, sin embargo, la realidad virtual se ha venido convirtiendo en una de las técnicas más utilizadas e innovadoras porque ofrece entornos virtuales donde se cuenta con la ventaja de poder controlar y personalizar el ambiente dependiendo de la necesidad del paciente, por tanto promete ser una buena manera de llevar a cabo la terapia de exposición, ya que permite proporcionar sensaciones y la idea general de estar presente en una situación temida donde la persona no se encontrará en ningún momento en peligro físico y podrá interactuar con los elementos del ambiente a través de diferentes herramientas que contribuyen a que la realidad virtual sea todo un éxito. P P P P Palabras clave: alabras clave: alabras clave: alabras clave: alabras clave: miedo a las alturas, realidad virtual, exposición virtual, plataforma. ABSTRACTAcrophobia is an irrational fear, exaggerated and irrepressible to the heights, people who suffer from it can become afraid not only from great heights, but also from being on a balcony, stairs, among others. Nowadays there are different types of treatments such as psychological, exposure, cognitive-behavioral, where exposure has been considered as the most effective way to face this phobia, however, virtual reality has been becoming one of the most used and innovative techniques, because it offers virtual environments where advantage such as been able to control and customize the environment depending on the need of the patient. Therefore promises to be a good way to carry out the exposure therapy, since it allows you to provide sensations and the general idea of being present in a dreaded situation where the person will not be at any time in physical danger and will be able to interact with the elements of diferent environments through different tools that contribute that virtual reality is a success. probable las cuales han demostrado ser eficaces, pero dada la naturaleza de estos trastornos o miedos suelen ser costosas en términos de tiempo, dinero y esfuerzos, por último se encontró la realidad virtual la cual actualmente constituye una de las tecnologías más emergentes que permite generar ambientes tridimensionales, simulando la realidad, es por ello que se ha convertido en los últimos años en una herramienta de trabajo muy útil para las ciencias de la salud, tanto en la investigación básica como en la aplicada, una de las áreas donde ha tenido gran impacto han sido las psicológicas ya que ha empezado a ser una de las técnicas más utilizadas y novedosas en el tratamiento de trastornos psicológicos como lo son las fobias.En este ámbit...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.